Séance de cours
Hadamard Design: Introduction et construction
Séances de cours associées (35)
Plackett-Burman Design : Matrice Hadamard
Explore la construction et l'application des matrices de Hadamard pour une estimation efficace des principaux effets sans interactions dans la conception de Plackett-Burman.
Moins-quares récursifs : Formulation pondérée
Couvre l'algorithme Recursive des moins-quaires avec une formulation pondérée pour la mise à jour des données en temps réel.
Régression linéaire : Approche de vraisemblance maximale
Couvre les sujets de régression linéaire, y compris les intervalles de confiance, la variance et l'approche de la probabilité maximale.
Modélisation des surfaces de réponse dans Matlab
Couvre la modélisation des surfaces de réponse dans Matlab, y compris la construction du modèle, la définition du domaine, le calcul des valeurs et l'analyse des résidus.
Inférence statistique pour les données de Bandit
Explore l'inférence statistique pour les données de banditisme, en mettant l'accent sur les actions de traitement personnalisées et les défis des estimateurs standards.
Modélisation de l'élasticité et des coefficients
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Régression: Linéaire simple et multiple
Couvre la régression linéaire simple et multiple, y compris l'estimation des moindres carrés et le diagnostic du modèle.
Régression linéaire : Régression
Couvre la régression linéaire, la régularisation et les modèles probabilistes dans la génération d'étiquettes.
Splines: Fondamentaux et applications
Explore les splines B, les splines cubiques naturelles et les splines de lissage dans les problèmes de régression et leurs applications pratiques.
Régression logistique : prédiction de la végétation
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.