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Discute du hasard dans l'auto-organisation sociale, explorant son rôle dans les processus démocratiques et les défis de la représentation et de l'exactitude.
Explore des promenades aléatoires, le processus Moran et des exemples de génétique des populations, de modélisation de l'abondance des protéines et de chimiotaxie bactérienne.
Explore les caractéristiques de la distribution normale, les scores Z, la probabilité dans les statistiques inférentielles, les effets d'échantillon et l'approximation de la distribution binomiale.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Explore des méthodes numériques stochastiques efficaces pour la modélisation et l'apprentissage, couvrant des sujets comme le moteur d'analyse et les inhibiteurs de la kinase.
