Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
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 prédiction du contact avec les protéines à l'aide des modèles Potts et des méthodes de pseudo-probabilité, en comparant différentes approches pour la prédiction du contact dans les protéines.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance dans les modèles linéaires, couvrant le bruit gaussien, l'estimation de la covariance et les machines vectorielles de support pour les problèmes de classification.
Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Couvre l'estimation de la vraisemblance maximale pour estimer les paramètres en maximisant la précision de la prédiction, en démontrant par un exemple simple et en discutant de la validité par le biais de tests d'hypothèses.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Explore le modèle conditionnel gaussien pour la régression linéaire et les propriétés des données gaussiennes, illustré par l'exemple de comparaison du traitement par pierre rénale.
Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.
