Monte Carlo Estimation: Sequential Route Carlo

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Fisher Information, Inégalités Cramér-Rao, MLE

Explique l'information Fisher, l'inégalité Cramér-Rao et les propriétés MLE, y compris l'invariance et l'asymptotique.

Estimation maximale de la probabilité

Couvre l'estimation de la vraisemblance maximale, la fonction de vraisemblance, l'estimation des paramètres et les tests d'hypothèse.

Intervalles de confiance : définition et estimation

Explique les intervalles de confiance, les méthodes d'estimation des paramètres et le théorème de la limite centrale dans l'inférence statistique.

Les bases de la régression linéaire

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris les estimateurs OLS, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.

Statistiques pour la science des données: introduction aux méthodes statistiques

Couvre les concepts fondamentaux de la statistique et leur application dans la science des données.

Méthodes d'estimation

Couvre diverses méthodes d'estimation des paramètres du modèle, telles que la méthode des moments et l'estimation de la probabilité maximale.

Optimisation du menu personnalisé

Explore les méthodes bayésiennes dans la modélisation de choix pour l'optimisation de menu personnalisée et la prédiction de choix individuel.

Techniques de réduction des écarts

Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision et l'efficacité.

Distributions d'échantillonnage : Estimation

Explorer les distributions d'échantillonnage, les méthodes d'estimation et la cohérence dans l'estimation des paramètres.

Modélisation des signaux neurobiologiques: Chaînes Markov

Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.