Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Couvre le concept d'événements et de tribus en théorie des probabilités, soulignant l'importance de définir les tribus valides et leur rôle dans la modélisation des expériences aléatoires.
Couvre les exercices sur le théorème de Bayes, les fonctions génératrices de moment, le nombre de photons, les probabilités de maladie et les propriétés de distribution.
Explore les théorèmes de limite extrême et l'analyse statistique pour l'analyse d'événements extrêmes comme les précipitations du Venezuela et les données de Venise.
Explore les méthodes avancées d'acceptation-rejet, l'échantillonnage à partir de la distribution normale et la génération de variables aléatoires multivariées.
Explore les principes et les exemples du processus d'examen de la conception, en mettant l'accent sur la documentation, l'analyse des risques et la vérification.
