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Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
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