Couvre les bases de l'analyse numérique, y compris le calcul adaptatif des caractéristiques, l'analyse résiduelle et l'importance des problèmes bien posés.
Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.
Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.
Explorer des modèles linéaires généralisés pour les données non gaussiennes, couvrant l'interprétation de la fonction de liaison naturelle, la normalité asymptotique MLE, les mesures de déviance, les résidus et la régression logistique.
Discute de la géométrie des moindres carrés, en explorant les perspectives des lignes et des colonnes, les hyperplans, les projections, les résidus et les vecteurs uniques.
