Couvre la méthode ANOVA, en se concentrant sur la partition de la somme totale des carrés en composantes de traitement et d'erreur, les calculs carrés moyens, les statistiques de Fisher et la distribution F.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Explore les méthodes de détection et de correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques à l'aide d'analyses statistiques et d'outils de calcul.
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.
Plonge dans l'homogénéisation dans les matériaux composites, en dérivant des limites rigoureuses et en discutant des paramètres statistiques et des microstructures.
Couvre la détection et la correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques, en mettant l'accent sur les propriétés statistiques, l'identification des erreurs, l'efficacité de calcul, l'analyse de sensibilité et l'estimation robuste de l'état.
Déplacez-vous dans des quasars de variabilité extrême, explorant des modèles AGN unifiés, des régions de lignes d'émission et des événements changeants.
Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.
Explore la modélisation de la résistance au contact dans les dispositifs semi-conducteurs, en mettant l'accent sur le calcul de la tension de la porte et l'analyse des défauts.
Couvre la dérivation des résultats exacts pour les petites souches dans les matériaux composites et les implications des données expérimentales en dehors de ces limites.
Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.
Explore la normalisation quantile en génomique, en mettant l'accent sur la préparation des données, le chargement, le filtrage et l'importance d'une analyse précise de l'expression des gènes.
Explore l'estimation ponctuelle dans les statistiques, en discutant du biais, de la variance, de l'erreur quadratique moyenne et de la cohérence des estimateurs.
