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Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Aborde l'ajustement excessif dans l'apprentissage supervisé par le biais d'études de cas de régression polynomiale et de techniques de sélection de modèles.
Couvre les techniques de protéomique et leurs applications en neurosciences, en se concentrant sur la spectrométrie de masse et les défis de l'étude des protéines dans les fonctions cellulaires.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Introduit BioMEMS, couvrant des applications telles que la séparation de l'ADN, l'analyse des protéines et les implants neuroélectroniques, ainsi que des chiffres clés en biologie et des défis en matière d'intégration de systèmes.
Couvre les concepts fondamentaux en probabilité et en statistiques, en mettant l'accent sur les techniques d'analyse de données et la modélisation statistique.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.