Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
Déplacez-vous dans des modèles à plusieurs niveaux, en mettant l'accent sur les structures de données imbriquées et la corrélation intra-classe, et explorez des modèles à angle aléatoire et à pente aléatoire.
Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.
Explore l'apprentissage supervisé en économétrie financière, couvrant la régression linéaire, l'ajustement du modèle, les problèmes potentiels, les fonctions de base, la sélection de sous-ensembles, la validation croisée, la régularisation et les forêts aléatoires.
Explore la dépendance tissulaire de l'absorption des rayons X, le nombre atomique efficace, la composition tissulaire et les agents de contraste des rayons X.
Couvre la régression linéaire, la régression pondérée, la régression pondérée localement, la régression vectorielle de soutien, la manipulation du bruit et la cartographie oculaire à l'aide de SVR.
