Statistiques multivariées: Wishart et Hotelling T2
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Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.
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.
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
