Couvre les copules, le théorème de Sklar, les méta distributions et diverses mesures de dépendance comme les corrélations de rang et les coefficients de dépendance de la queue.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Explore les méthodes avancées d'acceptation-rejet, l'échantillonnage à partir de la distribution normale et la génération de variables aléatoires multivariées.
