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Explore les modèles paramétriques dans l'analyse des données, couvrant les estimateurs de régression, les problèmes d'optimisation et les modèles statistiques.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.
Explore l'optimisation convexe, les fonctions convexes et leurs propriétés, y compris la convexité stricte et la convexité forte, ainsi que différents types de fonctions convexes comme les fonctions et les normes affines linéaires.
Explore l'analyse de régression logistique des données sur le crabe en fer à cheval, en se concentrant sur l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
