Couvre la probabilité maximale d'estimation dans l'inférence statistique, en discutant des propriétés MLE, des exemples et de l'unicité dans les familles exponentielles.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.
Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.
