Régression linéaire : Inférence moyenne-carré-erreur

Cette séance de cours couvre le problème moyen-carré-erreur (EMS) d'estimer une variable aléatoire à partir d'observations d'une autre variable aléatoire, en se concentrant sur les modèles de régression linéaire. Il répond au défi de déterminer l'estimateur MSE en limitant la fonction de mappage aux fonctions d'affinage de la variable d'entrée. La séance de cours explique l'estimation optimale, l'estimateur linéaire de l'erreur la moins moyenne-carré, et le principe d'orthogonalité. Il examine également les méthodes de fusion des données et l'application de modèles linéaires pour estimer les propriétés cibles. Les concepts sont illustrés par des diagrammes de dispersion et des hyperplans de régression.