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Explore la régression non paramétrique pour les réseaux, couvrant l'analyse des données d'objets, les graphiques de réseaux, les distances extrinsèques et les projections pratiques.
Explore les techniques traditionnelles de coupe et d'assemblage de pierres, la modélisation géométrique et le développement historique de la géométrie projective dans la stéréotomie.
Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Examine l'estimation non paramétrique à l'aide de l'approche de vraisemblance empirique et discute du calcul des probabilités et de l'estimation empirique.
