Séance de cours
Optimisation de l'inférence statistique
Séances de cours associées (51)
Importance statistique : estimation maximale de vraisemblance et intervalles de confiance
Explore les erreurs de type I et de type II, les valeurs critiques et les intervalles de confiance dans la signification statistique.
Estimation des intervalles
Couvre la construction des intervalles de confiance pour une distribution normale avec une moyenne et une variance inconnues.
Estimateurs et intervalles de confiance
Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.
Estimation statistique
Couvre les méthodes d'estimation statistique et explore des exemples pratiques d'estimation des paramètres pour différentes distributions.
Théorie statistique : inférence et suffisance
Explore l'inférence statistique, la suffisance et l'exhaustivité, en soulignant l'importance de statistiques suffisantes et le rôle de statistiques complètes dans la réduction des données.
Intervalles de confiance et tests d'hypothèse
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Estimation statistique
Explore l'estimation statistique, comparant les estimateurs basés sur la moyenne et la variance, et plongeant dans l'erreur carrée moyenne et Cramér-Rao lié.
Modèles statistiques: Bases et applications
Couvre des concepts statistiques comme la probabilité, l'estimation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance pour les mathématiciens.
Distributions conditionnelles de probabilité
Couvre les distributions conditionnelles de probabilité et introduit le concept de la valeur attendue conditionnelle.
Familles spéciales de modèles
Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.