Couvre l'estimation maximale de la probabilité, en mettant l'accent sur l'estimation-distribution ML, l'estimation de la réduction et les fonctions de perte.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Explore l'analyse de régression logistique des données sur le crabe en fer à cheval, en se concentrant sur l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
Explore les sources de rayonnement, y compris les sources d'électrons rapides, les sources de particules lourdes chargées et les sources de neutrons, couvrant des processus comme la désintégration bêta, la conversion interne et les électrons Auger.
Explore les sources de rayonnement, y compris les électrons rapides, les particules lourdes chargées et les neutrons, en discutant de leurs applications et de leurs caractéristiques.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
