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Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.
Explore les statistiques non paramétriques, les méthodes bayésiennes et la régression linéaire en mettant l'accent sur l'estimation de la densité du noyau et la distribution postérieure.
Couvre l'analyse de régression pour les données de désassemblage à l'aide de la modélisation de régression linéaire, des transformations, des interprétations des coefficients et des modèles linéaires généralisés.
Déplacez-vous dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur les vérifications de distribution, les moindres carrés pondérés et les tests d'hypothèse.
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.
Introduit une régression linéaire simple, les propriétés des résidus, la décomposition de la variance et le coefficient de détermination dans le contexte de la loi d'Okun.
