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Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.
Explore le nettoyage de la matrice de covariance, les estimateurs optimaux et les méthodes invariantes en rotation pour l'optimisation du portefeuille.
Explore les vecteurs aléatoires gaussiens et leurs propriétés statistiques, en soulignant l'importance de spécifier des propriétés statistiques dans des vecteurs aléatoires à valeur complexe.