S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Explore les tests de bonté d'ajustement, les tests X2 et les tests d'indépendance dans les statistiques, avec des exemples pratiques et des applications.
Introduit le test chi-carré pour le test d'hypothèse par rapport aux distributions théoriques, en présentant son application avec des tests d'équité des dés.
