Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Déplacez-vous dans des modèles à plusieurs niveaux, en mettant l'accent sur les structures de données imbriquées et la corrélation intra-classe, et explorez des modèles à angle aléatoire et à pente aléatoire.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Couvre lintroduction aux modèles additifs généralisés et aux moindres carrés pondérés itératifs pour la vérification des modèles et les ajustements lisses.
Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Couvre l'estimation des points, les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses pour les fonctions lisses à l'aide de modèles mixtes et de lissage des splines.
Explore les modèles additifs généralisés, couvrant les bases, les fonctions lisses, les pénalités, les exemples pratiques en R, et les modèles mixtes linéaires.
Explore les circuits CMOS pour la détection des métabolites dans les cellules à tension fixe, couvrant les caractéristiques des amplificateurs opérationnels, les risques de saturation, la compensation de la température et les techniques de mesure du courant.
