Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.
Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Se penche sur les estimateurs de vraisemblance maximale, leurs propriétés et leur comportement asymptotique, en mettant l'accent sur la cohérence et la normalité asymptotique.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.
