Explore la construction d'un modèle de probabilité, l'échantillonnage aléatoire, le calcul de la variance et l'optimisation de l'allocation dans les expériences.
S'insère dans la conception expérimentale en génomique, mettant l'accent sur la réplication, la randomisation et le blocage pour réduire le biais et contrôler la variation.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Discute de l'impact des séance de courss en direct sur la performance et l'assiduité des étudiants, révélant des effets variés en fonction des niveaux de capacité des étudiants.
Explore les défis que pose l'insertion de paramètres épidémiologiques à partir des données cliniques, en mettant l'accent sur la COVID-19 et la complexité de l'estimation des rapports de fatalité des infections.
