Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.
Couvre les techniques de simulation stochastique et de réduction de la variance, en se concentrant sur la génération de distributions variables et auxiliaires de Courra.
