Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Examine l'estimation non paramétrique à l'aide de l'approche de vraisemblance empirique et discute du calcul des probabilités et de l'estimation empirique.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Explore la régression linéaire probabiliste et la régression de processus gaussien, en mettant l'accent sur la sélection du noyau et l'ajustement hyperparamétrique pour des prédictions précises.
Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.
