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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.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Couvre l'essentiel de la régression linéaire, en se concentrant sur l'utilisation de multiples variables explicatives quantitatives pour prédire un résultat quantitatif.
Couvre l'apprentissage supervisé en mettant l'accent sur la régression linéaire, y compris des sujets comme la classification numérique, la détection des pourriels et la prédiction de la vitesse du vent.
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.
Couvre la régression linéaire, de lélaboration de questions de recherche à linterprétation de R-carré et en ajoutant des prédicteurs pour améliorer le modèle.
