Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.
Explore l'inférence des hypothèses pour les estimands statistiques dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur des approches robustes et génériques.
Couvre les techniques de réduction de dimensionnalité, de regroupement et d'estimation de la densité, y compris l'ACP, les moyennes K, le MGM et le décalage moyen.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
