Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explore le Théorème d'Inversion Locale, mettant en évidence les conditions de difféomorphisme local et les solutions uniques dans des fonctions différentes.
Couvre les concepts de base de l'algèbre linéaire, tels que les matrices et les systèmes d'équations linéaires, en soulignant l'importance des matrices de rang complet.
Explore la régression linéaire gaussienne, la matrice de conception, l'estimation des moindres carrés et l'interprétation géométrique dans l'analyse de régression linéaire.
Explore l'équivalence entre les différentes propriétés des transformations linéaires représentées par des matrices et diverses opérations matricielles.
Explore les transformations linéaires, les matrices, les propriétés injectables, surjectives et bijectives, les opérations matricielles et les types de matrices spéciaux.
Explore les applications de réduction à travers des matrices de symétrie et de projection, en démontrant des calculs de puissance dans des séquences récurrentes.
Explore les transformations géométriques en R2 et R3, y compris les transformations linéaires, les projections, les matrices et les propriétés des traces.
Explore la régression linéaire avec et sans covariables, couvrant des modèles capturés par des distributions indépendantes et des outils comme des sous-espaces et des projections orthogonales.
