Cette séance de cours se penche sur les mathématiques derrière les modèles paramétriques, en mettant l'accent sur l'estimation statistique, les estimateurs de probabilité maximale, les modèles de régression et la sélection des modèles. Il traite de sujets tels que la régression linéaire gaussienne, la régression logistique, la régression de Poisson et l'application de modèles paramétriques dans divers domaines comme l'imagerie par IRM et la détection des maladies.