Séance de cours
Statistiques spatiales : Importance
Séances de cours associées (35)
Essais d'hypothèse statistique : Inférence et interprétation
Explore les tests d'hypothèses statistiques, y compris la construction d'intervalles de confiance, l'interprétation des valeurs p et la prise de décisions en fonction des niveaux d'importance.
Session interactive : Stratégies d’apprentissage et réflexion cognitive
Plonge dans les stratégies d'apprentissage, la réflexion cognitive et l'impact de l'enseignement sur la performance des élèves.
Processus d'analyse spatiale : modélisation et éléments essentiels
Couvre les processus d'analyse spatiale, y compris la modélisation et les éléments essentiels.
Interactions mécanosensorielles chez la drosophile
Plonge dans les interactions mécanosensorielles conduisant le comportement collectif chez la drosophile, explorant les réponses aux odeurs, les mouvements de groupe et les réactions déclenchées par le toucher.
Essais d'hypothèse statistique
Couvre les tests d'hypothèses statistiques, les intervalles de confiance, les valeurs p et les niveaux de signification dans les tests d'hypothèses.
Algorithmes à vivre par : Arrêt optimal et regret logarithmique
Explore l'arrêt optimal, l'exploration/l'exploitation, la règle de Bayes et le regret logarithmique dans les solutions de banditisme.
Autocorrélation spatiale: Analyse de l'importance
Explique l'analyse de la signification de l'autocorrélation spatiale à l'aide des permutations I et aléatoires de Moran, soulignant l'importance de la pondération spatiale.
Théorie statistique : cadre de la théorie de la décision
Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.
Échantillonnage : Inférence et statistiques
Explore l'échantillonnage, les statistiques inférentielles et l'expérimentation efficace en statistiques.
Réseaux neuronaux explicables
Explore le concept de réseaux neuronaux explicables et leur importance dans l'amélioration de l'interprétabilité des modèles, en particulier dans la finance et l'évaluation des prix des maisons.