Introduit la méthode de Newton pour résoudre les équations non linéaires itérativement, en soulignant sa convergence rapide, mais aussi son incapacité potentielle à converger dans certains cas.
Explore la régularisation dans des modèles linéaires, y compris la régression de crête et le Lasso, les solutions analytiques et la régression de crête polynomiale.
Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.
Explore les modèles linéaires et quadratiques de Scheffé en mélangeant des plans et des schémas ternaires, en mettant l'accent sur les contraintes et les représentations.
Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.
Explore la méthodologie de conception expérimentale, y compris les plans classiques, la méthode simplex et l'analyse canonique pour les modèles linéaires et quadratiques.