Couvre les intervalles de confiance pour les moyennes gaussiennes, la distribution des élèves et les intervalles de confiance de Wald pour les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
Couvre la méthode ANOVA, en se concentrant sur la partition de la somme totale des carrés en composantes de traitement et d'erreur, les calculs carrés moyens, les statistiques de Fisher et la distribution F.
Plonge dans la théorie des probabilités avancées, couvrant les inégalités, les essais, les distributions et les calculs pour les probabilités et les attentes.
Explore les mathématiques combinatoires, couvrant les permutations, les combinaisons et les coefficients binomiaux, ainsi que les concepts de probabilité et de statistique.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
