Couvre la règle d'Oja dans les neurorobotiques, se concentrant sur l'apprentissage des eigenvectors et des valeurs propres pour capturer la variance maximale.
Couvre les distributions conditionnelles et les corrélations dans les statistiques multivariées, y compris la variance partielle et la covariance, avec les applications aux distributions non normales.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Explore la covariance, la dépendance statistique, la relation éducation-fertilité, les tests d'hypothèse et les statistiques de comparaison pour des résultats continus.
Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.
