Explore les fondamentaux de l'analyse des séries chronologiques, y compris la stationnarité, les processus linéaires, la prévision et les aspects pratiques.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Explore la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.