Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explorer l'estimation du rétrécissement des matrices de covariance à haute dimension, en comparant les approches linéaires et non linéaires pour une meilleure précision.
Couvre l'analyse en composantes principales pour la réduction dimensionnelle des données biologiques, en se concentrant sur la visualisation et l'identification des modèles.
Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.
Explore le nettoyage de la matrice de covariance, les estimateurs optimaux et les méthodes invariantes en rotation pour l'optimisation du portefeuille.
