Explore la conception de la surface de réponse, en mettant l'accent sur le manque d'analyse de l'ajustement et de modèles quadratiques, avec des exemples pratiques dans Matlab.
Introduit une régression linéaire simple, les propriétés des résidus, la décomposition de la variance et le coefficient de détermination dans le contexte de la loi d'Okun.
Explore la méthodologie de conception expérimentale, y compris les plans classiques, la méthode simplex et l'analyse canonique pour les modèles linéaires et quadratiques.
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.
Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.
Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.