Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
Introduit la méthode généralisée des moments (GMM) en économétrie, en se concentrant sur son application dans les modèles destimation des variables instrumentales et de tarification des actifs.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Discute de l'estimation maximale de la probabilité pour la moyenne et la variance gaussiennes, explorant l'estimation des paramètres dans une distribution gaussienne.
