Modèles de mélange: variance spécifique alternative

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Séances de cours associées (31)

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Modèle de choix binaire

Couvre le modèle de choix binaire, les hypothèses de terme d'erreur, les constantes spécifiques, les invariances et les propriétés de distribution.

Échantillonnage : estimation conditionnelle de la probabilité maximale

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.

Mélanges: introduction

Introduit des mélanges, couvre des mélanges discrets et continus, explore des exemples, et discute combinant des modèles probit et logit.

Distributions courantes : Fonctions génératrices de minute

Explore les distributions de probabilités communes, les distributions spéciales et les concepts d'entropie.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

Spécification du modèle: Le terme d'erreur

Déplacez-vous dans le modèle de choix binaire, la spécification de terme d'erreur et les propriétés de distribution d'Extreme Value.

Analyse des choix discrets

Introduit une analyse de choix discrète, couvrant l'échelle, la profondeur, la collecte de données et l'inférence statistique.

Critères de sélection du modèle : AIC, BIC, Cp

Explore les critères de sélection des modèles comme l'AIC, le BIC et le Cp en statistique pour la science des données.

Le modèle de Logit Nested

Explore le modèle logit imbriqué pour le choix discret et ses implications sur le comportement de choix et l'estimation des paramètres.

Estimation des moindres carrés pondérés : Algorithme IRLS

Explore l'algorithme IRLS pour l'estimation pondérée des moindres carrés dans GLM.