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.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
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.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.
S'insère dans la dualité entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses, soulignant l'importance de la précision et de l'exactitude dans l'estimation.
Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.
Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Discuter de l'évaluation de la mesure des risques, des intervalles de confiance et des distributions multivariées pour l'évaluation des risques du portefeuille.
