Explore la vraisemblance du Whittle déprécié pour les séries chronologiques et les données spatiales, en mettant l'accent sur l'adaptation de la densité spectrale au parodogramme pour de meilleures prédictions et une meilleure estimation des paramètres.
Explore la correspondance en ligne dans des environnements en évolution, en abordant les défis et les solutions pour adapter les algorithmes à l'évolution des données.
Explore l'inférence statistique pour les modèles linéaires, couvrant l'ajustement du modèle, l'estimation des paramètres et la décomposition de la variance.
Explore l'estimation des paramètres, les erreurs standard et les intervalles de confiance en utilisant le théorème de la limite centrale et des exemples pratiques.
