Explorer l'estimation du rétrécissement des matrices de covariance à haute dimension, en comparant les approches linéaires et non linéaires pour une meilleure précision.
Explore les répliques, les méthodes de visualisation, les mesures de tendance centrale, les valeurs aberrantes, la dispersion, les moyennes, les résidus et les estimateurs impartiaux.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
