Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Introduit la modélisation fondée sur les données en mettant l'accent sur la régression, couvrant la régression linéaire, les risques de raisonnement inductif, l'APC et la régression des crêtes.
Introduit les bases statistiques, y compris l'analyse des données et la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la tendance centrale, la dispersion et les formes de distribution.
Introduit la biologie synthétique comme une discipline d'ingénierie émergente dédiée à la construction de nouveaux systèmes biologiques pour diverses applications.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.
Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.
Explore la régression du mélange gaussien dans les ensembles de données 2D, en analysant les antécédents, les composantes et les résultats de régression.
Explore les effets aléatoires, la vérification du modèle et les effets imbriqués par rapport aux effets croisés dans la modélisation de régression moderne.
Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.
Couvre les bases des moindres carrés ordinaires (OLS) en économétrie, y compris les relations variables, la détermination des coefficients et linterprétation du modèle.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.