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Rtatistics 공략.zip
최대 가능도 추정량 (MLE) 이해하기
1강. 세상에서 가장 친절한 최대가능도 추정량 (MLE) 강의
2강. MLE 오브젝트들 - score함수, Fisher's 정보 행렬
3강. MLE의 점근분포 - 확률변수의 수렴에 대하여
4강. MLE의 점근분포 - 확률수렴 증명과 분포 수렴 이해하기
5강. 중심극한정리(Central Limit Theorem)와 델타 메서드 (Delta Method)
6강. 델타 메서드 복습과 다변량 확률변수 친해지기
7강. 표본 공분산 행렬과 다변량 중심극한정리 인트로
8강. 모수가 2개 분포함수의 MLE와 점근분포
베이지안 통계학 탐색하기
베이지안 큰그림 (이산형)
연속형 베이지안 통계학
시뮬레이션 기초 다지기
Acceptance-Rejection method
Metropolis-Hastings 알고리즘
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6강. 델타 메서드 복습과 다변량 확률변수 친해지기
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