Explore le problème de collectionneur Carpan, en analysant les temps d'achèvement attendus et les temps d'attente pour la collecte de différents objets uniformément au hasard.
Introduit des variables aléatoires continues et leurs distributions de probabilité, en mettant l'accent sur leurs applications en statistique et en science des données.
Explore les méthodes de formage céramique, mettant l'accent sur l'emballage des particules, le compactage, les additifs, l'éjection et la coulée glissante aspects pratiques.
Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Explique les moments, l'attente, la variance et les quantiles dans les distributions de probabilités avec des exemples comme Poisson et des distributions exponentielles.
