Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Couvre l'analyse de la variance, de la construction du modèle, de la sélection des variables et de l'estimation des fonctions dans les méthodes de régression.
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 la méthode ANOVA, en se concentrant sur la partition de la somme totale des carrés en composantes de traitement et d'erreur, les calculs carrés moyens, les statistiques de Fisher et la distribution F.
Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.
Explore les techniques de régression non paramétrique, y compris les splines, le compromis entre les variables de biais, les fonctions orthogonales, les ondulations et les estimateurs de modulation.
Explore les observations aberrantes, les effets de levier et les influences dans les modèles statistiques, y compris les méthodes de détection et d'évaluation.
