Couvre les distributions conditionnelles et les corrélations dans les statistiques multivariées, y compris la variance partielle et la covariance, avec les applications aux distributions non normales.
Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.
