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Explore l'importance de la causalité pour l'apprentissage machine robuste, couvrant les ensembles de données idéaux, les problèmes de données manquants, les modèles graphiques et les modèles d'interférence.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Introduit des concepts clés en matière de droits de l'homme, explore la discrimination, les normes sociales et l'impact des algorithmes sur les droits.
Explore les modèles additifs généralisés, couvrant les bases, les fonctions lisses, les pénalités, les exemples pratiques en R, et les modèles mixtes linéaires.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Explore le modèle de régression linéaire, les propriétés de l'OLS, les tests d'hypothèse, l'interprétation, les transformations et les considérations pratiques.
