Explore l'estimation de la probabilité maximale, la régression logistique, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de soutien pour les problèmes de classification.
Explore l'approche du processus de Poisson dans l'analyse des valeurs extrêmes, en mettant l'accent sur les transformations par composante et les fonctions de probabilité pour les événements extrêmes.
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.
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.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
