Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
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.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
Explore les événements extrêmes, les mesures des émissions et les objectifs de l'Accord de Paris, en analysant l'impact des différentes mesures sur les résultats de température et les défis dans la définition des événements extrêmes.
Couvre les intervalles de confiance pour les moyennes gaussiennes, la distribution des élèves et les intervalles de confiance de Wald pour les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre l'estimation maximale de la probabilité, en mettant l'accent sur l'estimation-distribution ML, l'estimation de la réduction et les fonctions de perte.
