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Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Luca Chiapperino explore les implications de la post-génomique sur la santé et la société, en se concentrant sur la molécularisation de notre biographie, de nos expériences et de notre milieu de vie.
Couvre les principes fondamentaux de la théorie de la détection et de l'estimation, en se concentrant sur l'erreur moyenne au carré et le test d'hypothèses.
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Explore GLM II, couvrant les tests d'hypothèses, les tests F, les comparaisons multiples et enrichissant le modèle pour tenir compte des artefacts d'imagerie.
Explique les codes de correction quantique en utilisant deux codes classiques pour corriger les erreurs, en se concentrant sur les retournements de buts et les retournements de phares.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
