3. Parametric Inference

Автор: MIT OpenCourseWare

Загружено: 2017-08-17

Просмотров: 134511

Описание: MIT 18.650 Statistics for Applications, Fall 2016
View the complete course: http://ocw.mit.edu/18-650F16
Instructor: Philippe Rigollet

In this lecture, Prof. Rigollet talked about statistical modeling and the rationale behind statistical modeling.

License: Creative Commons BY-NC-SA
More information at http://ocw.mit.edu/terms
More courses at http://ocw.mit.edu

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

3. Parametric Inference

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

4. Parametric Inference (cont.) and Maximum Likelihood Estimation

4. Parametric Inference (cont.) and Maximum Likelihood Estimation

17. Bayesian Statistics

17. Bayesian Statistics

Conversation with Elon Musk | World Economic Forum Annual Meeting 2026

Conversation with Elon Musk | World Economic Forum Annual Meeting 2026

MIT 18.650 Statistics for Applications, Fall 2016

MIT 18.650 Statistics for Applications, Fall 2016

MIT 18.200 Principles of Discrete Applied Mathematics, Spring 2024

MIT 18.200 Principles of Discrete Applied Mathematics, Spring 2024

The most important theory in statistics | Maximum Likelihood

The most important theory in statistics | Maximum Likelihood

Метод моментов для подгонки распределений по данным

Метод моментов для подгонки распределений по данным

ЗАНИМАТЕЛЬНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ. ЛЕКЦИЯ 21.11.2025 В РАМКАХ ЛЕКТОРИЯ ВДНХ

ЗАНИМАТЕЛЬНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ. ЛЕКЦИЯ 21.11.2025 В РАМКАХ ЛЕКТОРИЯ ВДНХ

2. Introduction to Statistics (cont.)

2. Introduction to Statistics (cont.)

Что такое квантовая теория

Что такое квантовая теория

Maximum Likelihood Estimation (MLE) with Examples

Maximum Likelihood Estimation (MLE) with Examples

1: Introduction to Neural Networks and Deep Learning; Training Deep NNs

1: Introduction to Neural Networks and Deep Learning; Training Deep NNs

Почему мы НЕ МОЖЕМ объяснить магниты Ответ Фейнмана ломает мышление

Почему мы НЕ МОЖЕМ объяснить магниты Ответ Фейнмана ломает мышление

5. Maximum Likelihood Estimation (cont.)

5. Maximum Likelihood Estimation (cont.)

Introduction to Poisson Geometry - Thomas Karabela

Introduction to Poisson Geometry - Thomas Karabela

Бутстрэппинг и ресэмплирование в статистике с примерами | Учебник по статистике №12 | MarinStatsL...

Бутстрэппинг и ресэмплирование в статистике с примерами | Учебник по статистике №12 | MarinStatsL...

Samuel C.C. Ting

Samuel C.C. Ting

Председатель земного шара. Как реорганизовать Рабкринж? Станислав Белковский*: Персонально ваш

Председатель земного шара. Как реорганизовать Рабкринж? Станислав Белковский*: Персонально ваш

1. Introduction to Statistics

1. Introduction to Statistics

7. Parametric Hypothesis Testing

7. Parametric Hypothesis Testing