Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Couvre la structure logique des principes équivalents au choix et à l'induction de barre, en se concentrant sur le choix dépendant généralisé et ses implications en mathématiques.
Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
