Explore la prédiction linéaire, les coefficients de prédiction, la minimisation de l'erreur quadratique moyenne et l'algorithme de Levinson-Durbin dans le traitement du signal.
Explore le compromis entre les variables de biais dans l'estimation des crêtes, montrant comment un peu de biais peut augmenter l'erreur carrée moyenne en réduisant la variance.
Discute des arbres de régression, des méthodes d'ensemble et de leurs applications dans la prévision des prix des voitures d'occasion et des rendements des stocks.
Explore la construction de modèles dans la régression linéaire, couvrant des techniques comme la régression par étapes et la régression par crête pour traiter la multicolinéarité.
Compare les détecteurs de gaz, de scintillateurs et de semi-conducteurs pour la détection des rayonnements, en soulignant l'importance de comprendre les incertitudes dans les mesures.
