Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et le diagnostic de convergence dans la simulation stochastique, en se concentrant sur l'échantillonnage et la génération de propositions.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
