Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.
Introduit des concepts fondamentaux de probabilité, y compris des événements, des compléments, des probabilités conditionnelles et des variables aléatoires.
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.