Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.
Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.
Présente les bases de l'analyse et de la gestion des risques en génie civil, couvrant les distributions, les rappels statistiques et les techniques d'interprétation mathématique.
