Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
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 fonctions de masse de probabilité pour des variables aléatoires discrètes et diverses distributions, en mettant l'accent sur le calcul des attentes.
Explore le modèle de tarification des immobilisations, couvrant le compromis risque-rendement, la LMS, lestimation bêta et les applications dans la finance.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.