Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.
Explore une régression robuste dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur la pondération des résidus importants pour une meilleure précision des estimations et des mesures d'évaluation de la qualité telles que NUSE et RLE.
Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.
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.
Explore l'estimation statistique, comparant les estimateurs basés sur la moyenne et la variance, et plongeant dans l'erreur carrée moyenne et Cramér-Rao lié.
Explore des méthodes robustes et résistantes dans des modèles linéaires, en soulignant l'importance de gérer les observations extrêmes et les implications de la robustesse dans les modèles de régression.
Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
