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Introduit des circuits numériques, couvrant les systèmes binaires, les opérateurs logiques, l'algèbre booléenne, les éléments de mémoire, et des exemples pratiques comme les décodeurs BCD et les registres de décalage.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.
Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.
