Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Ann Lee: "Likelihood-Free Frequentist Inference: Confidence Sets with Correct Conditional Coverage"

  • STAMPS@CMU Research Center
  • 2022-06-23
  • 287
Ann Lee: "Likelihood-Free Frequentist Inference: Confidence Sets with Correct Conditional Coverage"
  • ok logo

Скачать Ann Lee: "Likelihood-Free Frequentist Inference: Confidence Sets with Correct Conditional Coverage" бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Ann Lee: "Likelihood-Free Frequentist Inference: Confidence Sets with Correct Conditional Coverage" или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Ann Lee: "Likelihood-Free Frequentist Inference: Confidence Sets with Correct Conditional Coverage" бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Ann Lee: "Likelihood-Free Frequentist Inference: Confidence Sets with Correct Conditional Coverage"

Joint ISSI/STAMPS webinar, June 16, 2022

Speaker: Ann Lee (Carnegie Mellon University, Department of Statistics and Data Science)

Title: "Likelihood-Free Frequentist Inference: Confidence Sets with Correct Conditional Coverage "
Abstract and bio: https://www.stat.cmu.edu/stamps/webin...

Organized by the STAtistical Methods for the Physical Sciences (STAMPS) research group at Carnegie Mellon University, this webinar series features colloquia-style talks for a broad audience of statisticians, data scientists and domain scientists interested in statistical challenges across astronomy, particle physics, climatology, environmental science, and other related fields.

The STAMPS research group at the Department of Statistics and Data Science at Carnegie Mellon University brings together statisticians, data scientists and physical scientists to work on statistical challenges arising in data analysis in the physical sciences. More information on STAMPS and the webinar series can be found at: http://stat.cmu.edu/stamps/

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]