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Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
Explore l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation en économétrie, couvrant les implications, les applications, les méthodes de test et les conséquences des tests d'hypothèses.
Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.
Introduit une analyse de régression pour la modélisation de données multivariées, couvrant l'algèbre matricielle, l'interprétation des coefficients et les intervalles d'essai.
Explore l'estimation paramétrique, les processus intégrés, la modélisation saisonnière et la construction de modèles ARIMA dans l'analyse des séries chronologiques.
