Régression linéaire: Multicolinéarité, Outliers, Spécification du modèle
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Explore les dangers des « grands » modèles, des questions de multicollinéarité et de l'analyse de l'ajustement des modèles dans les statistiques pour la science des données.
Explore l'analyse de séries chronologiques multivariées, la cointégration, la prévision avec les modèles ARMA, et les applications pratiques dans l'analyse des taux d'intérêt.
Explore la régression du mélange gaussien dans les ensembles de données 2D, en analysant les antécédents, les composantes et les résultats de régression.
Introduit la méthode généralisée des moments (GMM) en économétrie, en se concentrant sur son application dans les modèles destimation des variables instrumentales et de tarification des actifs.
Introduit la Méthode Généralisée des Moments (GMM), une approche polyvalente pour l'estimation basée sur les restrictions de temps, avec des applications dans les modèles de tarification des actifs.
Se penche sur l'analyse de la consommation d'oxygène, couvrant la régression, l'interprétation des erreurs et l'application du modèle Michaelis-Menten.
Discute de la méthode de gradient pour l'optimisation, en se concentrant sur son application dans l'apprentissage automatique et les conditions de convergence.
