Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.
Explore la conception de la surface de réponse, en mettant l'accent sur le manque d'analyse de l'ajustement et de modèles quadratiques, avec des exemples pratiques dans Matlab.
Explore la régression multilinéaire pour l'optimisation de la conception et l'orthogonalité, couvrant le travail d'équipe, les résumés, les modèles linéaires et quadratiques, ANOVA et les structures d'alias.
Explore les observations aberrantes, les effets de levier et les influences dans les modèles statistiques, y compris les méthodes de détection et d'évaluation.
Couvre la régression linéaire, de lélaboration de questions de recherche à linterprétation de R-carré et en ajoutant des prédicteurs pour améliorer le modèle.
