Régression multilinéaire : variables et effets normalisés
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Explore la théorie de la distribution des estimateurs des moindres carrés dans un modèle linéaire gaussien, en mettant l'accent sur la construction des intervalles de précision et de confiance.
Introduit une analyse de régression pour la modélisation de données multivariées, couvrant l'algèbre matricielle, l'interprétation des coefficients et les intervalles d'essai.
Explore la recherche interdisciplinaire dans la modélisation faciale, en se concentrant sur les courbes anatomiques, les courbes de vallée et l'enregistrement Procrustes.
Explore la propagation de l'incertitude dans les variables corrélées et les corrélations extrêmes, l'inégalité de Tchebychev, les intervalles de confiance et le développement de la série Taylor.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision de l'estimation de la quantité de sortie.
