Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.
Se penche sur la dérivation du modèle logit, soulignant limportance de lhypothèse dindépendance et de la normalisation des paramètres pendant lestimation.
Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.
Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
Explore d'autres variances spécifiques dans les modèles de mélange et discute des questions d'identification et des comparaisons de modèles à l'aide de 500 dessins.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Explore les fluides astrophysiques, les plasmas, les MHD, les turbulences et les oscillations de plasma, y compris la rotation de Faraday pour mesurer les champs magnétiques cosmiques.
