Explore les tests d'hypothèses statistiques, y compris la construction d'intervalles de confiance, l'interprétation des valeurs p et la prise de décisions en fonction des niveaux d'importance.
Introduit des techniques de traitement d'image en Python, en se concentrant sur les opérations de manipulation et de convolution à l'aide de NumPy et Pillow.
Explore la méthode la plus proche des voisins en analyse spatiale, couvrant l'évaluation de la distribution, le calcul de l'indice R et les essais statistiques pour le regroupement.
Présente des statistiques de comparaison, des taux d'erreur, des tests d'hypothèses et des exemples réels d'efficacité du traitement et d'analyse d'haltérophilie.
Couvre la théorie des probabilités de base, la théorie de la détection des signaux, les statistiques et les méta-statistiques, expliquant la taille des effets, la puissance et les tests d'hypothèses.
