Séance de cours
Principes de base de l'estimation ponctuelle
Séances de cours associées (130)
Modèles génériques implicites
Explore des modèles générateurs implicites, couvrant des sujets comme la méthode des moments, le choix du noyau et la robustesse des estimateurs.
Éléments de la statistique : Probabilité, distribution et estimation
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.
Théorie statistique : Fondamentaux
Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.
Modes de convergence des variables aléatoires
Couvre les modes de convergence des variables aléatoires et du théorème des limites centrales, en discutant des implications et des approximations.
Hypothèse de thermalisation d'état propre
Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.
Inférence statistique
Couvre le ratio de probabilité statistique, les intervalles de confiance et les concepts de test d'hypothèse.
Modèles probabilistes pour la régression linéaire
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.
Modèles statistiques et estimation des paramètres
Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.
Probabilité et statistiques
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Régression linéaire : analyse des données sur l'ozone
Explore l'analyse de régression linéaire des données sur l'ozone à l'aide de modèles statistiques.