Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.
Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Couvre la théorie et les applications des statistiques extrêmes, en mettant l'accent sur les modèles de seuil pour l'analyse des extrêmes des séries chronologiques.
Couvre l'analyse des données jacamar, les modèles de données sur le tabagisme et les défis liés aux modèles log-linéaires dans les données sur les déficiences visuelles.
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.
Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.
