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Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de la régression linéaire, en se concentrant sur l'estimation des paramètres en utilisant la méthode des moindres carrés. Il se penche également sur le test d'hypothèse, en particulier le test du chi carré pour l'indépendance entre les variables. Des exemples pratiques et des applications statistiques sont fournis, y compris l'imputation des données manquantes et l'évaluation des modèles. L’instructeur, Erwan Koch de l’EPFL, souligne l’importance de comprendre la relation entre les variables et l’importance de l’analyse de régression dans l’interprétation des données.