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Déplacez-vous dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur les vérifications de distribution, les moindres carrés pondérés et les tests d'hypothèse.
Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.
Explore les fondamentaux de la régression linéaire, la formation des modèles, l'évaluation et les mesures du rendement, en soulignant l'importance de la R2, du MSE et de l'EAM.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore le modèle de régression linéaire, les propriétés de l'OLS, les tests d'hypothèse, l'interprétation, les transformations et les considérations pratiques.
Couvre la décomposition des erreurs, la régression polynomiale et les voisins K les plus proches pour la modélisation flexible et les prédictions non linéaires.
