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Explore le compromis entre les variables de biais dans l'estimation des crêtes, montrant comment un peu de biais peut augmenter l'erreur carrée moyenne en réduisant la variance.
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 la construction et l'application des matrices de Hadamard pour une estimation efficace des principaux effets sans interactions dans la conception de Plackett-Burman.