Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.
Explique les moments, l'attente, la variance et les quantiles dans les distributions de probabilités avec des exemples comme Poisson et des distributions exponentielles.
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.
Couvre les diagnostics de régression pour les modèles linéaires, en soulignant limportance de vérifier les hypothèses et didentifier les valeurs aberrantes et les observations influentes.
