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Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Explore les méthodes d'essai optimales dans les statistiques, en mettant l'accent sur le cadre Neyman-Pearson et la construction de fonctions d'essai pour différents types d'hypothèses.
Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.
Couvre la modélisation et l'analyse des structures réelles, mettant l'accent sur l'équilibre, la ligne d'influence et l'importance de vérifier les résultats des programmes d'éléments finis.
