Rapprochement des moindres carrés

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Systèmes d'équations non linéaires, Interpolation polynomiale

Explore les systèmes d'équations non linéaires et d'interpolation polynomiale, y compris la méthode de Newton et la construction de la matrice de Vandermonde.

Interpolation linéaire par morceaux

Couvre le concept d'interpolation linéaire par morceaux et l'importance de diviser correctement les intervalles.

Régression linéaire : estimation et inférence

Explore l'estimation de régression linéaire, les hypothèses de linéarité et les tests statistiques dans le contexte de la comparaison de modèles.

Interpolation : Base de Lagrange

Explique l'interpolation de Lagrange, en construisant des polynômes passant par des points donnés avec des formules et des calculs explicites.

La mauvaise méthode : l’interpolation polynomiale

Explore les inefficacités de la méthode incorrecte pour l'interpolation polynomiale.

Régression linéaire : Fondements

Introduit les bases de la régression linéaire, couvrant l'approche OLS, les résidus, la matrice de chapeau et les hypothèses de Gauss-Markov.

Équations non linéaires : Interpolation et analyse des erreurs

Couvre l'interpolation des fonctions non linéaires en utilisant les polynômes de Lagrange et l'analyse des erreurs.

Lagrange Interpolation: Construction polynomiale et introduction intégrale définie

Explore l'interpolation de Lagrange pour la construction polynomiale et introduit l'intégrale définie.

Régression multilinéaire: ajustement le moins carré

Explore la régression multilinéaire, la variance, la corrélation, l'optimisation, l'ANOVA et les procédures de conception.

Interpolation de Lagrange

Couvre l'interpolation de Lagrange, en se concentrant sur la construction de polynômes qui passent par des points donnés.