Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Explore l'estimation spectrale des signaux gaussiens et binaires dans le problème d'estimation matricielle, en analysant l'impact du rapport signal-bruit.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Explore la prédiction linéaire, les coefficients de prédiction, la minimisation de l'erreur quadratique moyenne et l'algorithme de Levinson-Durbin dans le traitement du signal.
Explore les statistiques du second ordre dans le traitement du signal, la stationnarité dans les signaux aléatoires et la distinction entre les processus ergodiques et non ergodiques.
