Couvre les copules, le théorème de Sklar, les méta distributions et diverses mesures de dépendance comme les corrélations de rang et les coefficients de dépendance de la queue.
Explore la covariance, la dépendance statistique, la relation éducation-fertilité, les tests d'hypothèse et les statistiques de comparaison pour des résultats continus.
Explore l'apprentissage des modèles latents dans des structures graphiques, en se concentrant sur des scénarios avec des échantillons incomplets et en introduisant la notion de distance entre les variables.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Explore la sélection de variables à travers des méthodes de filtrage et de corrélation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la quantification de la pertinence et la mesure des relations avec l'étiquette.
Explore les coraux en tant que substituts du climat passé, en se concentrant sur leurs variables géochimiques et leur précision, en utilisant des outils microanalytiques et en évaluant les différences de chimie des éléments traces.
