Explore la suffisance et l'ancilarité de la théorie de l'échantillonnage, soulignant l'importance de statistiques suffisantes pour compresser les données sans perdre d'information.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
Couvre la méthode ANOVA, en se concentrant sur la partition de la somme totale des carrés en composantes de traitement et d'erreur, les calculs carrés moyens, les statistiques de Fisher et la distribution F.
Explore l'application de l'algèbre linéaire dans la science des données, couvrant la réduction de la variance, la théorie de la distribution des modèles et les estimations du maximum de vraisemblance.
Couvre la théorie de l'échantillonnage, les statistiques et l'inférence, en mettant l'accent sur la distribution de l'échantillonnage des statistiques.
