S'insère dans l'évaluation du modèle, couvrant la théorie, l'erreur de formation, l'erreur de prédiction, les méthodes de rééchantillonnage et les critères d'information.
Explore l'inférence des hypothèses pour les estimands statistiques dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur des approches robustes et génériques.
Explore les applications de théorie des valeurs extrêmes, les stratégies d'estimation et les techniques de modélisation pour l'analyse statistique des extrêmes dans les séries chronologiques.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
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.
Explore les statistiques non paramétriques, les méthodes bayésiennes et la régression linéaire en mettant l'accent sur l'estimation de la densité du noyau et la distribution postérieure.
Explore le stockage et la distribution décentralisés à l'aide de BitTorrent & IPFS, couvrant les objectifs, les défis, les spécifications du bâtiment, l'intégrité, le bootstrapping, les performances, les incitatifs, la version, le nommage et les CRDT.
Déplacez-vous dans des quasars de variabilité extrême, explorant des modèles AGN unifiés, des régions de lignes d'émission et des événements changeants.
Explore les méthodes de Monte-Carlo pour l'apprentissage par renforcement, en les comparant avec les méthodes TD et en mettant l'accent sur l'efficacité des méthodes TD dans la propagation de l'information.
Introduit des statistiques descriptives, une quantification de l'incertitude et des relations variables, soulignant l'importance de l'interprétation statistique et de l'analyse critique.
Couvre les intervalles de confiance pour les moyennes gaussiennes, la distribution des élèves et les intervalles de confiance de Wald pour les estimateurs de probabilité maximale.
