Couvre les principes fondamentaux de l'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'application du théorème de Bayes dans l'estimation scalaire.
Explore l'influence sociale, la démocratie, l'autonomie individuelle, l'égalité et les modèles de prise de décision.
Plonge dans le moment angulaire orbital, les harmoniques sphériques et les potentiels centraux de la physique quantique.
Couvre les méthodes d'estimation statistique et explore des exemples pratiques d'estimation des paramètres pour différentes distributions.
Couvre le concept d'estimation de la distribution et l'optimisation des paramètres à l'aide de différents estimateurs.
Couvre les essais d'hypothèses statistiques, l'estimation de la probabilité et la construction d'intervalles de confiance.
