Couvre l'analyse statistique et la visualisation des données morphométriques, y compris la discrimination entre les types d'arbres et les calculs numpy.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.
Explore l'analyse de vitesse de galaxie à travers des histogrammes, des boxplots et des placettes Q-Q pour la comparaison des modèles et la détection aberrante.
Explorer la sélection des modèles dans les statistiques, discuter des principes, des modèles probabilistes, de l'évaluation des caractéristiques et des méthodes de visualisation des données.
Explore les techniques d'estimation des paramètres GEV à l'aide de méthodes graphiques et basées sur la probabilité, illustrées par des exemples du monde réel.
Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.
