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Échantillonnage : Inférence et statistiques

Explore l'échantillonnage, les statistiques inférentielles et l'expérimentation efficace en statistiques.

Estimation et intervalles de confiance

Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.

Théorie des probabilités : théorème des limites centrales

Explore la théorie des probabilités, la distribution des moyennes et le théorème de la limite centrale.

Estimation du paramètre bayésien

Couvre un exemple d'estimation des paramètres bayésiens et le compromis entre le biais et la variance dans l'apprentissage supervisé.

Échantillonnage : Inférence et statistiques

Explore l'échantillonnage dans les statistiques inférentielles, en mettant l'accent sur l'impact de la taille de l'échantillon et du caractère aléatoire sur la précision de l'inférence.

Méthodes d'acceptation-rejet: Techniques avancées

Explore les techniques avancées dans les méthodes d'acceptation-rejet et l'échantillonnage à partir des distributions normales.

Intervalles de confiance et théorèmes des limites MLE

Explore la construction d'intervalles de confiance et MLE limite les théorèmes pour les grands échantillons.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.

Estimation des paramètres : intervalles de confiance

Explore les paramètres d'estimation à travers des intervalles de confiance en régression linéaire et en statistiques.

Inférence statistique : Intervalles de confiance

Couvre la construction d'intervalles de confiance approximatifs en utilisant le théorème de limite centrale pour les grandes tailles d'échantillons.