Couvre la théorie et les applications des statistiques extrêmes, en mettant l'accent sur les modèles de seuil pour l'analyse des extrêmes des séries chronologiques.
Explore la théorie et les applications des extrêmes multivariés, en mettant l'accent sur l'adaptation des modèles marginaux et de dépendance ensemble pour une estimation précise.
Explore les théorèmes de limite extrême et l'analyse statistique pour l'analyse d'événements extrêmes comme les précipitations du Venezuela et les données de Venise.
Couvre l'application de la théorie des valeurs extrêmes aux processus de pointage et l'estimation des événements extrêmes à partir de séries chronologiques également espacées.
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.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Couvre l'inférence statistique, l'apprentissage automatique, les SVM pour la classification des pourriels, le prétraitement des courriels et l'extraction des fonctionnalités.
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 la théorie des processus ponctuels et de leurs applications aux extrêmes, en mettant l'accent sur le théorème fonctionnel de Laplace et de Kallenberg.
