Analyse de corrélation canonique

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Méthodes d'estimation dans les probabilités et les statistiques

Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.

Estimateurs et intervalles de confiance

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

Distribution normale multivariée : corrélation et covariance

Couvre la corrélation, la covariance, les estimations empiriques, les valeurs propres, les tests de normalité et les modèles de facteurs.

Méthodes multivariées I

Explore des méthodes multivariées telles que PCA, SVD, PLS et ICA pour la réduction de la dimensionnalité dans l'imagerie cérébrale fonctionnelle.

Variance et covariance : propriétés et exemples

Explore la variance, la covariance et les applications pratiques en statistiques et probabilités.

Solutions fondamentales

Explore les solutions fondamentales dans les équations aux dérivées partielles, en soulignant leur importance dans les applications mathématiques.

Sans titre

Chaînes Monte Carlo Markov

Couvre l'apprentissage non supervisé, la réduction de dimensionnalité, SVD, l'estimation de bas grade, PCA, et les chaînes Monte Carlo Markov.

Théorie de la vraisemblance maximale et applications

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.