Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Introduit les types de variables, la distribution multinomiale, les caractéristiques des données, les formes des densités, la corrélation et les méthodes de visualisation des données.
Introduit des statistiques descriptives, une quantification de l'incertitude et des relations variables, soulignant l'importance de l'interprétation statistique et de l'analyse critique.
Couvre la corrélation et les corrélations croisées dans l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, y compris les séries chronologiques, les autocorrelations, l'analyse de Fourier et le spectre de puissance.
Explore l'autocorrélation, la périodicité et les corrélations fallacieuses dans les données de séries chronologiques, en soulignant l'importance de comprendre les processus sous-jacents et de mettre en garde contre les erreurs d'interprétation.
Explique lestimation, la corrélation et la corrélation Pearson dans les statistiques, en se concentrant sur la mesure et la description des relations entre les variables.
Explore la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Se penche sur la mesure des effets de l'apprentissage dans l'éducation numérique et l'analyse, couvrant les questions de recherche, les variables, la conception expérimentale et les solutions de biais.
Explore le taux de rendement, l'évaluation, la caractérisation du risque et la performance historique du portefeuille, en mettant l'accent sur les avantages de la diversification et l'analyse de la moyenne-variance.
