Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
S'insère dans la dualité entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses, soulignant l'importance de la précision et de l'exactitude dans l'estimation.
Explore l'estimation des paramètres, les erreurs standard et les intervalles de confiance en utilisant le théorème de la limite centrale et des exemples pratiques.
Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
