Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.
S'insère dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur le rôle des prédicteurs linéaires dans le rapprochement des résultats et en discutant des modèles linéaires généralisés et des techniques d'inférence causale.
Explore la régression du mélange gaussien dans les ensembles de données 2D, en analysant les antécédents, les composantes et les résultats de régression.
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.
Se penche sur l'analyse de la consommation d'oxygène, couvrant la régression, l'interprétation des erreurs et l'application du modèle Michaelis-Menten.
Couvre l'autocorrélation, la dépendance spatiale et les défis de modélisation dans les SIG, soulignant l'importance des données historiques et des méthodes statistiques.
