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Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.
Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
Couvre l'estimation spectrale dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les noyaux d'imagerie, les méthodes de compression et les modèles AR.
Explore les racines historiques et l'application de la méthode hédoniste en économie immobilière, en mettant l'accent sur l'impact des attributs immobiliers sur les prix du marché.
Explore les modèles additifs généralisés, couvrant les bases, les fonctions lisses, les pénalités, les exemples pratiques en R, et les modèles mixtes linéaires.
Explore l'estimation de la variance, la création d'estimateurs personnels, la correction du biais et la compréhension de l'erreur carrée moyenne dans l'analyse statistique.
