Déplacez-vous dans des approches instrumentales variables pour des régimes de traitement optimaux, y compris la médecine de précision et des recommandations personnalisées, en mettant l'accent sur les conditions d'identification et les estimateurs robustes basés sur la classification.
Couvre les méthodes d'identification et de traitement des valeurs extrêmes dans les données, y compris les procédures statistiques de détection aberrante.
Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.
Explore les répliques, les méthodes de visualisation, les mesures de tendance centrale, les valeurs aberrantes, la dispersion, les moyennes, les résidus et les estimateurs impartiaux.
Introduit une analyse de régression pour la modélisation de données multivariées, couvrant l'algèbre matricielle, l'interprétation des coefficients et les intervalles d'essai.
