Couvre l'estimation de la vraisemblance maximale pour estimer les paramètres en maximisant la précision de la prédiction, en démontrant par un exemple simple et en discutant de la validité par le biais de tests d'hypothèses.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Couvre le 'V-Model' de l'ingénierie des systèmes, en mettant l'accent sur les bonnes exigences, l'architecture du système, la génération de concepts et la sélection de concepts.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
