Couvre l'algorithme Metropolis-Hastings et les approches basées sur les gradients pour biaiser les recherches vers des valeurs de vraisemblance plus élevées.
Explore d'autres variances spécifiques dans les modèles de mélange et discute des questions d'identification et des comparaisons de modèles à l'aide de 500 dessins.
Explore les limites extrêmes théorèmes, l'analyse statistique et les applications des processus extrêmes dans divers domaines, en mettant l'accent sur la modélisation des événements extrêmes et l'adaptation de modèles appropriés.
Explore des modèles stochastiques pour les communications, couvrant la moyenne, la variance, les fonctions caractéristiques, les inégalités, diverses variables aléatoires discrètes et continues, et les propriétés de différentes distributions.
