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Couvre le concept d'échantillonnage, le théorème d'échantillonnage, la reconstruction du signal et la conversion des signaux analogiques en signaux numériques.
Plonge dans la dynamique des réseaux sociaux et d'information, y compris le comportement de troupeau, les cascades d'informations, l'attachement préférentiel et le paradoxe de l'amitié.
Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.
Couvre la théorie des probabilités de base, la théorie de la détection des signaux, les statistiques et les méta-statistiques, expliquant la taille des effets, la puissance et les tests d'hypothèses.
Explore le financement d'une idée, l'analyse de données volumineuses et les bases statistiques avec des idées sur la façon d'éviter les pièges courants.
Explore les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en mettant l'accent sur l'utilisation de variables aléatoires auxiliaires et de moyennes d'échantillons pour améliorer l'efficacité.
