Explore comment les variables instrumentales corrigent les biais à partir des erreurs de mesure et de la causalité inverse dans les modèles de régression.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision de l'estimation de la quantité de sortie.
Explore la régression linéaire gaussienne, la matrice de conception, l'estimation des moindres carrés et l'interprétation géométrique dans l'analyse de régression linéaire.
Couvre les facteurs de vision spéculaire, l'échange radiatif, le transfert d'énergie et les méthodes d'intégration numérique dans le rayonnement thermique.
Explore les dérivés partiels dans la composition des fonctions, les preuves de continuité, les applications de théorème de valeur moyenne, et les implications de calcul intégral.
Explore les systèmes linéaires, les opérations en ligne et les méthodes de solution, en mettant l'accent sur les interprétations géométriques et les solutions uniques.
Explore la propagation de l'incertitude dans les variables corrélées et les corrélations extrêmes, l'inégalité de Tchebychev, les intervalles de confiance et le développement de la série Taylor.
Couvre la régression linéaire, de lélaboration de questions de recherche à linterprétation de R-carré et en ajoutant des prédicteurs pour améliorer le modèle.
Déplacez-vous dans les bases de la thermodynamique, calculez les changements d'énergie, construisez des tables et utilisez les relations Maxwell pour les relations thermodynamiques.
Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.
