Explorer l'incertitude basée sur l'optimisation quantification pour les problèmes inverses mal posés dans les sciences physiques, en mettant l'accent sur les méthodes de régularisation et les constructions d'intervalles.
Couvre les types de détecteurs, les statistiques de comptage, la prédiction des erreurs et l'estimation de l'incertitude dans les mesures, en soulignant l'importance des tests statistiques et l'optimisation des expériences.
Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Explore les processus gaussiens, les systèmes linéaires, les transformations et les propriétés de bruit dans les applications de contrôle multivariables.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.
Explore l'analyse des données bivariées dans les biostatistiques appliquées, couvrant la corrélation, la régression, la sélection des modèles et le diagnostic.
