Couvre la modélisation des surfaces de réponse dans Matlab, y compris la construction du modèle, la définition du domaine, le calcul des valeurs et l'analyse des résidus.
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.
Explore l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation en économétrie, couvrant les implications, les applications, les méthodes de test et les conséquences des tests d'hypothèses.
Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.
Explore les concepts avancés dans les modèles de régression linéaire, y compris la multicolinéarité, les tests d'hypothèses et les valeurs aberrantes de manipulation.
Explore les applications de la théorie des valeurs extrêmes aux séries chronologiques, en discutant de l'extrémogramme, des maxima mobiles et des séquences de seuil d'événements rares.
Explore la modélisation de la qualité de l'eau, en mettant l'accent sur les réactions chimiques au carbonate et l'utilisation du logiciel PHREEQC pour les simulations d'adoucissement de l'eau.