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Explore la sélection de modèles imbriqués dans des modèles linéaires, en comparant les modèles à travers des sommes de carrés et ANOVA, avec des exemples pratiques.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.
Couvre les diagnostics de régression pour les modèles linéaires, en soulignant limportance de vérifier les hypothèses et didentifier les valeurs aberrantes et les observations influentes.
