Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explique lestimation, la corrélation et la corrélation Pearson dans les statistiques, en se concentrant sur la mesure et la description des relations entre les variables.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
Plonge dans des systèmes complexes, des attracteurs étranges et des épidémies, mettant l'accent sur l'influence des facteurs psychologiques et le rôle de la contagion.
