Probabilité et estimation des statistiques

Cette séance de cours couvre les concepts fondamentaux de probabilité, y compris les événements, les variables aléatoires, les distributions et les attentes. Il se penche également sur l'estimation paramétrique, en discutant des observations, le rétrécissement, les essais et différentes méthodes d'estimation comme la probabilité maximale et l'estimation bayésienne. La séance de cours explore plus en détail le modèle linéaire, les modèles linéaires généralisés et l'importance des estimateurs non biaisés. De plus, il touche aux méthodes d'essai, aux valeurs p, à l'estimation des intervalles, à l'estimation non paramétrique et à l'estimation bayésienne. La séance se termine par un examen détaillé du modèle linéaire, y compris les équations des moindres carrés, les résidus, les principes de construction du modèle et les techniques avancées comme la régression des crêtes et le lasso.