Discuter de l'évaluation de la mesure des risques, des intervalles de confiance et des distributions multivariées pour l'évaluation des risques du portefeuille.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Couvre la distribution normale, les statistiques inférentielles, la probabilité et la distribution binomiale dans le contexte du «problème du joueur malhonnête».