Explore l'application de la probabilité et des statistiques dans la conception hydrologique, couvrant des sujets tels que la période de retour, l'évaluation des risques et l'analyse des données empiriques.
Discute de la probabilité que les trains à pics soient basés sur des modèles générateurs et des calculs de log-probabilité à partir des données observées.
Examine l'estimation non paramétrique à l'aide de l'approche de vraisemblance empirique et discute du calcul des probabilités et de l'estimation empirique.
Explore les théorèmes limite extrême, les applications comme les données de pluie Vargas, et l'ajustement à la pièce Distributions pareto généralisées.
Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.
