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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.

Estimateur de Bayes, recuit simulé et EM

Couvre l'estimateur de Bayes, le recuit simulé et la ME pour l'estimation des paramètres.

Estimation des paramètres : intervalles de confiance

Explore les paramètres d'estimation à travers des intervalles de confiance en régression linéaire et en statistiques.

Densité des États et inférence bayésienne en mathématiques computationnelles

Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.

Estimation maximale de la probabilité : théorie et exemples

Couvre l'estimation de la probabilité maximale, y compris la preuve du théorème Rao-Blackwell et des exemples pratiques d'estimateurs dérivants.

Distributions d'échantillonnage : Estimation

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

Estimation et intervalles de confiance

Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.

Distributions d'échantillonnage : Estimations et écarts

Couvre l'estimation des paramètres, le MSE, l'information Fisher, et le théorème Rao-Blackwell.

Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.

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.