Examine la distinction entre association et lien de causalité dans l'analyse statistique, en soulignant les limites de l'association dans l'inferration de lien de causalité.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Introduit des concepts d'inférence statistique, en se concentrant sur l'estimation des paramètres, les estimateurs non biaisés et l'estimation moyenne à l'aide de variables aléatoires indépendantes.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Explore la rareté de l'apprentissage des réseaux de réaction chimique à partir des données de trajectoire à l'aide de méthodes fondées sur les données et d'approches d'apprentissage.
Explore la vraisemblance du Whittle déprécié pour les séries chronologiques et les données spatiales, en mettant l'accent sur l'adaptation de la densité spectrale au parodogramme pour de meilleures prédictions et une meilleure estimation des paramètres.
