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Explore la construction et l'application des matrices de Hadamard pour une estimation efficace des principaux effets sans interactions dans la conception de Plackett-Burman.
Explore le modèle conditionnel gaussien pour la régression linéaire et les propriétés des données gaussiennes, illustré par l'exemple de comparaison du traitement par pierre rénale.
Introduit des bases de régression linéaire du point de vue de la minimisation empirique des risques, couvrant la perte carrée, le prétraitement des données et le calcul du gradient.
Couvre le problème du MSE dans les modèles de régression linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes optimales d'estimateur et de fusion des données.
