Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Explore l'inférence statistique, la suffisance et l'exhaustivité, en soulignant l'importance de statistiques suffisantes et le rôle de statistiques complètes dans la réduction des données.
Explore les tests de spécification, l'apprentissage automatique, le surajustement, la régularisation, les tests de prédiction et la sélection de variables.
Explore les compromis entre les données et le temps dans les problèmes de calcul, en mettant l'accent sur les rendements décroissants et les compromis continus.
Explore la cohérence prédictive dans les systèmes de prévision séquentielle, en mettant l'accent sur l'utilité de la prédiction sur l'estimation et sur l'importance des approches préalables.
Couvre les concepts d'inférence statistique, en mettant l'accent sur la connexion entre les données et la probabilité, les types de variables et les phases d'analyse des données.
