Explore le bruit d'échappement dans la neuroscience computationnelle, couvrant l'intensité stochastique, les intervalles d'intercirculation, les fonctions de vraisemblance, la comparaison des modèles de bruit, et les codes de vitesse par rapport aux codes temporels.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Couvre le test du rapport de vraisemblance dans les modèles de choix, en comparant des modèles illimités et restreints par l'analyse comparative et l'essai de différentes spécifications du modèle.
Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre le test du rapport de probabilité dans les modèles de choix, l'analyse comparative et les tests pour les variations du goût et les spécifications non linéaires.
