Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.
