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 l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Couvre la chaîne Markov Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension, en discutant des défis, des avantages et des applications comme le problème Knapsack et la cryptographie.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
