Distribution normale multivariée : corrélation et covariance

Cette séance de cours couvre le concept de matrice de corrélation liée à la matrice de covariance, le calcul de la matrice de corrélation et les propriétés de la matrice de corrélation. Il examine également les estimations empiriques normalisées pour la moyenne et la covariance, l'exactitude des estimations normalisées et la distribution des valeurs propres. En outre, il explore les tests de normalité, la statistique Jarque-Bera et la parcelle QQ. La séance de cours se termine par des discussions sur la distribution normale multivariée, les mélanges normaux de variance et les modèles de facteurs.