Explore Poisson GLM pour analyser les données de comptage dans l'analyse catégorique, en mettant l'accent sur les tables de contingence et l'inférence bayésienne.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
