Explore l'estimation statistique, comparant les estimateurs basés sur la moyenne et la variance, et plongeant dans l'erreur carrée moyenne et Cramér-Rao lié.
Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.