Explore les dangers des « grands » modèles, des questions de multicollinéarité et de l'analyse de l'ajustement des modèles dans les statistiques pour la science des données.
Explore la méthodologie de conception expérimentale, y compris les plans classiques, la méthode simplex et l'analyse canonique pour les modèles linéaires et quadratiques.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
