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Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Présente la conception des expériences, en mettant l'accent sur l'efficacité et les interactions en R & D à travers le contexte historique et des exemples pratiques.
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.
Explore les procédures d'échantillonnage pour analyser les phénomènes géographiques continus et leur importance dans la réduction de l'incertitude de prédiction.
