Modèles linéaires: Introduction

Cette séance de cours présente des modèles linéaires, en se concentrant sur les modèles de régression et le problème statistique de lestimation de la relation entre la variable aléatoire Y et la variable non aléatoire x. Il couvre la formulation générale de Y Distribution g (x), le concept de compression de données, et des exemples comme la marée d'Honolulu et la consommation d'essence. La séance de cours traite également de la régression linéaire normale, de l'importance de la distribution et de la linéarité gaussiennes et de la généralisation progressive du modèle linéaire normal à la régression gaussienne linéaire, à la régression gaussienne non linéaire et à la régression gaussienne non paramétrique.