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ECL8202, Cours 8.3 Inférence bayésienne (suite)
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ECL8202, Cours 5.7 Prédictions et simulations à partir d'un GLMM (suite)
00:06:54
ECL8202, Cours 5.2 Révision: Modèles linéaires généralisés (suite)
00:11:33
ECL8202, Cours 4.2 Valeurs extrêmes et régression
00:06:35
ECL8202, Cours 12.6 Modèles de données aréales
00:11:35
ECL8202, Cours 12.8 Corrélation spatiale dans des modèles complexes
00:04:44
ECL8202, Cours 12.7 Données aréales dans R
00:12:48
ECL8202, Cours 12.5 Modèles géostatistiques dans R
00:09:08
ECL8202, Cours 12.3 Patrons de points dans R
00:10:48
ECL8202, Cours 12.4 Modèles géostatistiques
00:13:33
ECL8202, Cours 12.2 Analyse des patrons de points
00:11:50
ECL8202, Cours 12.1 Introduction aux statistiques spatiales
00:04:34
ECL8202, Cours 11.5 Modèles ARIMA dans R: Exemple 2
00:12:43
ECL8202, Cours 11.4 Modèles ARIMA dans R: Exemple 1
00:10:03
ECL8202, Cours 11.6 Modèles additifs et bayésiens avec corrélations temporelles
00:10:21
ECL8202, Cours 11.3 Modèles ARIMA pour les séries temporelles
00:12:36
ECL8202, Cours 11.2 Propriétés des séries temporelles
00:15:03
ECL8202, Cours 11.1 Dépendance temporelle et spatiale
00:06:47
ECL8202, Cours 10.4 Application: modèle prédateur-proie
00:11:37
ECL8202, Cours 10.5 Application: dispersion des graines et semis
00:08:32
ECL8202, Cours 10.3 Comparaison de modèles avec loo et brms
00:12:09
ECL8202, Cours 10.2 Approche bayésienne pour la comparaison de modèles
00:12:52
ECL8202, Cours 10.1 Comparaison et sélection de modèles
00:08:33
ECL8202, Cours 9.3 Étapes de développement d'un modèle hiérarchique bayésien
00:11:16
ECL8202, Cours 9.2 Plateforme Stan pour l'inférence bayésienne
00:10:54
ECL8202, Cours 9.1 Méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov
00:11:32
ECL8202, Cours 8.5 Visualiser et vérifier l'ajustement
00:09:59
ECL8202, Cours 8.4 Exemple de régression bayésienne
00:12:32
ECL8202, Cours 8.2 Inférence bayésienne
00:11:52
ECL8202, Cours 8.1 Probabilité conditionnelle
00:13:51