Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
Explore des statistiques suffisantes, la compression des données et leur rôle dans l'inférence statistique, avec des exemples comme Bernoulli Trials et des familles exponentielles.
Explore l'inférence statistique, la suffisance et l'exhaustivité, en soulignant l'importance de statistiques suffisantes et le rôle de statistiques complètes dans la réduction des données.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Discute des concepts statistiques clés, y compris les dangers d'échantillonnage, les inégalités et le théorème de la limite centrale, avec des exemples pratiques et des applications.
