Discute des modèles de coefficients constants et aléatoires, de l'optimisation des facteurs et de l'estimation des interactions dans l'analyse des performances.
Explore les classes latentes dans les modèles de mélange pour la modélisation à choix discret à l'aide de l'ensemble de données Swissmetro, en discutant des modèles spécifiques à la classe et de l'estimation aléatoire des paramètres.
Introduit la spécification de la partie déterministe dans les modèles de choix, en mettant l'accent sur les attributs quantitatifs et l'hétérogénéité de la modélisation.
Explore les modèles additifs généralisés, couvrant les bases, les fonctions lisses, les pénalités, les exemples pratiques en R, et les modèles mixtes linéaires.
Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
