Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.
Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Couvre les distributions conditionnelles et les corrélations dans les statistiques multivariées, y compris la variance partielle et la covariance, avec les applications aux distributions non normales.
Couvre les vecteurs aléatoires, la distribution articulaire, les fonctions de densité conditionnelle, l'indépendance, la covariance, la corrélation et l'attente conditionnelle.
Couvre Vector Autoregression (VAR) dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les propriétés d'échantillonnage et des exemples de processus VAR.
Introduit la régression linéaire, l'ajustement de la ligne de couverture, l'entraînement, les gradients et les fonctions multivariées, avec des exemples pratiques tels que l'achèvement du visage et la prédiction de l'âge.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
