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Couvre la régression linéaire et pondérée, les paramètres optimaux, les solutions locales, l'application SVR et la sensibilité des techniques de régression.
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 régression linéaire, en se concentrant sur la minimisation des erreurs en utilisant le principe des moindres carrés et comprend une table ANOVA et un exemple pratique dans R.
Explore les régressions OLS pour les prix des maisons, couvrant les valeurs aberrantes, les observations influentes, les spécifications du modèle et les stratégies de sélection.
Introduit les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique, couvrant l'apprentissage supervisé, la théorie de la décision, la minimisation des risques et l'ajustement excessif.
Présente le programme de maîtrise en gestion et technologie durables, en mettant l'accent sur la formation des leaders pour relever les défis mondiaux en matière de durabilité grâce à une formation interdisciplinaire et à des expériences pratiques.
Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.