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S'insère dans la dualité entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses, soulignant l'importance de la précision et de l'exactitude dans l'estimation.
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Couvre le cours de simulations stochastiques, le modèle de file d'attente G/G/1, la finance computationnelle, les statistiques, la physique et l'inférence bayésienne.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.
