Explorer les tests d'hypothèses à l'aide du théorème de Wilks, les statistiques du rapport de probabilité, les valeurs p, l'estimation des intervalles et les régions de confiance.
Explore l'inférence statistique pour les données de banditisme, en mettant l'accent sur les actions de traitement personnalisées et les défis des estimateurs standards.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision de l'estimation de la quantité de sortie.
Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.
Plongez dans l'application de l'intelligence artificielle dans la finance, en explorant des outils tels que les réseaux neuronaux et les techniques bayésiennes, les cas d'utilisation réussis dans la détection des fraudes et les robots-conseillers, et l'importance de l'interprétabilité dans les modèles d'apprentissage automatique.
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.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.
