Élaboration d'un modèle

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Probabilité maximale: Inférence et comparaison du modèle

Explore l'inférence de vraisemblance maximale, la sélection de modèles et la comparaison de modèles à l'aide de ratios de vraisemblance.

Introduction à la modélisation du comportement : exemple simple

Introduit la modélisation de comportement à travers un exemple simple, se concentrant sur les composants de modélisation de choix et l'analyse du marché de la voiture électrique.

Inférence maximale de vraisemblance

Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.

Modélisation des flux de trafic: élaboration et essais de modèles de trafic

Couvre les principes fondamentaux de la modélisation des flux de trafic, y compris la classification des modèles et les techniques d'essai.

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.

Modèles de Markov cachés (HMM): Théorie

Couvre les modèles de Markov cachés (HMM) pour la modélisation de données de séries chronologiques et le décodage à laide de lalgorithme de Viterbi.

Discussions de conception, documentation

Explore les discussions de conception et la documentation dans le développement de logiciels, en mettant l'accent sur la programmation scientifique et les outils de documentation de code comme Doxygen et Sphinx.

Élaboration d'un modèle : exemple simple

Présente un exemple simple d'élaboration d'un modèle axé sur les variables et les relations de cause à effet.

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.

AdEx: Intégration exponentielle adaptative et feu

Couvre le modèle AdEx, les schémas de tir, l'adaptation et l'estimation des paramètres.