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Modèles de probabilité: Principes fondamentaux
Introduit les bases des modèles de probabilité, couvrant les variables aléatoires, les distributions et l'estimation statistique.
Optimisation dans la théorie de la décision : estimation impartiale
Explore l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.
Essais d'hypothèse : Cadre Neyman-Pearson
Lors de tests d'hypothèses, on explore le cadre de Neyman-Pearson, les fonctions de test, les erreurs et les tests de rapport de vraisemblance.
Méthodes d'estimation statistique
Couvre les méthodes d'estimation statistique, y compris le maximum de vraisemblance et l'estimation bayésienne.
Processus de Poisson : Théorie de la densité et applications
Explore les processus de Poisson, la densité articulaire, l'indépendance des événements et l'estimation de la probabilité.