Natural exponential family

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Offre un cours intensif sur les modèles génératifs, couvrant les familles exponentielles, les méthodes d'échantillonnage et l'algorithme Metropolis.

Couvre les familles exponentielles, la construction de modèles et les fonctions de liens canoniques dans les modèles linéaires généralisés.

Explore les fonctions génératrices de moments, les combinaisons linéaires et la normalité des variables aléatoires.

Couvre l'estimation de la probabilité maximale, y compris la preuve du théorème Rao-Blackwell et des exemples pratiques d'estimateurs dérivants.

Couvre l'échantillonnage des familles exponentielles, la distribution articulaire, les moments et les théorèmes de convergence.

Explore l'élimination des paramètres de nuisance dans les modèles statistiques utilisant Lemmas 14 et 15.

Explore les familles exponentielles, les fonctions de vraisemblance et la régularité du modèle dans l'inférence statistique.

Couvre l'élimination des paramètres de nuisance dans l'inférence statistique à l'aide de Lemmas 14 et 15.

Couvre l'analyse des données des chimpanzés sur les temps d'apprentissage et explore les modèles linéaires généralisés et la régression logistique.

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