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Explore le nettoyage de la matrice de covariance, les estimateurs optimaux et les méthodes invariantes en rotation pour l'optimisation du portefeuille.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Explore la mémoire longue dans les séries temporelles et les processus d'hétéroskédasticité conditionnelle autorégressive dans les données financières.
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.
Explore la réduction des dimensions linéaires grâce à la PCA, à la maximisation de la variance et à des applications réelles telles que l'analyse des données médicales.
