Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Couvre les concepts clés de l'analyse des composantes principales (APC) et ses applications pratiques dans la réduction de dimensionnalité des données et l'extraction des caractéristiques.
Explore le taux de rendement, l'évaluation, la caractérisation du risque et la performance historique du portefeuille, en mettant l'accent sur les avantages de la diversification et l'analyse de la moyenne-variance.
Explore la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Introduit des statistiques descriptives, une quantification de l'incertitude et des relations variables, soulignant l'importance de l'interprétation statistique et de l'analyse critique.
