Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Explore la mécanique des fractures, la croissance des fissures et la théorie des maillons les plus faibles, en mettant l'accent sur la distribution statistique des tailles de fissures et l'importance de la plus grande fissure dans la défaillance matérielle.
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.
Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.
Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.
Introduit les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris l'espace échantillonné, l'espace événementiel et les lois sur les probabilités.