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Explore le binning aléatoire dans la théorie de l'information avancée, en se concentrant sur l'attribution d'étiquettes basées sur la typicité et en atteignant des taux d'erreur négligeables dans le codage source.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.
Explore la série spectrochimique pour les métaux et les ligands, le fractionnement cristallin, la distorsion Jahn-Teller et les interactions de liaison dans les composés de coordination.
Couvre le problème du MSE dans les modèles de régression linéaire, en mettant l'accent sur les méthodes optimales d'estimateur et de fusion des données.
Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.
