Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Couvre les sujets avancés dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les fonctions de liaison, les distributions d'erreurs et l'interprétation des modèles.
Couvre la distribution normale, les statistiques inférentielles, la probabilité et la distribution binomiale dans le contexte du «problème du joueur malhonnête».
Explore la covariance, la dépendance statistique, la relation éducation-fertilité, les tests d'hypothèse et les statistiques de comparaison pour des résultats continus.
