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Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Plonge dans des systèmes complexes, des attracteurs étranges et des épidémies, mettant l'accent sur l'influence des facteurs psychologiques et le rôle de la contagion.
Couvre les principes de régression de mélange gaussien, la modélisation des densités articulaires et conditionnelles pour les ensembles de données multimodaux.
