Souligne l'importance de la gestion des compromis pour la robustesse des produits dans la conception mécanique, en utilisant l'analyse multi-objectifs de monotonicité pour l'analyse quantitative et les efforts de refonte systématique.
Explore les techniques de régression non paramétrique, y compris les splines, le compromis entre les variables de biais, les fonctions orthogonales, les ondulations et les estimateurs de modulation.
Explore les outils de contrôle de la qualité dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur les procédures robustes en présence d'objets aberrants et d'images.
Explore une régression robuste dans l'analyse des données génomiques, en mettant l'accent sur la pondération des résidus importants pour une meilleure précision des estimations et des mesures d'évaluation de la qualité telles que NUSE et RLE.
Explore des méthodes robustes et résistantes dans des modèles linéaires, en soulignant l'importance de gérer les observations extrêmes et les implications de la robustesse dans les modèles de régression.
Explore les observations aberrantes, les effets de levier et les influences dans les modèles statistiques, y compris les méthodes de détection et d'évaluation.
Déplacez-vous dans l'analyse de régression, en mettant l'accent sur les vérifications de distribution, les moindres carrés pondérés et les tests d'hypothèse.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Explore l'analyse de sensibilité électrochimique à travers la chrono-ampérométrie et la voltammétrie cyclique, y compris l'analyse de régression et le calcul de sensibilité pour la détection du peroxyde d'hydrogène.
Se penche sur l'analyse de la consommation d'oxygène, couvrant la régression, l'interprétation des erreurs et l'application du modèle Michaelis-Menten.
Explore les racines historiques et l'application de la méthode hédoniste en économie immobilière, en mettant l'accent sur l'impact des attributs immobiliers sur les prix du marché.
Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.
Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
