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Explore les fonctions de transfert, les algorithmes de contrôle et les transformations du système dans des systèmes discrets et analogiques, avec des exercices pratiques inclus.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
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.
