Couvre la section transversale, la durée de vie, le fluide quantique, les états asymptotiques, les symétries discrètes et l'ordre normal dans la théorie quantique des champs.
Couvre les concepts de coupe transversale et de durée de vie dans les fluides quantiques, en se concentrant sur la transition et les probabilités différentielles.
Couvre le concept d'états asymptotiques et de matrice S dans la théorie quantique des champs, en se concentrant sur l'évolution des paquets d'ondes et les états de diffusion.
Explore la section transversale, le taux de désintégration et la série Dyson en turbulence, mettant l'accent sur la division appropriée et l'invariance de Lorentz.
Explore les états asymptotiques, la matrice S et les opérateurs de la théorie quantique des champs, en mettant l'accent sur le rôle des symétries discrètes et des ensembles complets d'états.
Se penche sur les estimateurs de vraisemblance maximale, leurs propriétés et leur comportement asymptotique, en mettant l'accent sur la cohérence et la normalité asymptotique.
Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.
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.
Explorer des modèles linéaires généralisés pour les données non gaussiennes, couvrant l'interprétation de la fonction de liaison naturelle, la normalité asymptotique MLE, les mesures de déviance, les résidus et la régression logistique.
Explore la vraisemblance du Whittle déprécié pour les séries chronologiques et les données spatiales, en mettant l'accent sur l'adaptation de la densité spectrale au parodogramme pour de meilleures prédictions et une meilleure estimation des paramètres.
Explore l'échangeabilité, les résumés statistiques pour les réseaux, les questions d'invariance et le théorème Poisson Limit dans les statistiques des réseaux.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Couvre la quantification des distributions de probabilité, le regroupement statistique des moyennes k, l'estimation moyenne, les méthodes de regroupement robustes et les questions de recherche ouvertes.
