Couvre les méthodes pour définir la tempête de conception, la distribution empirique des maxima de pluie, la distribution de Gumbel, et les relations intensité-durée-fréquence.
Explore la mécanique statistique des liquides, couvrant les défis de la modélisation, des fonctions de distribution réduite, de la fonction de corrélation de paires et de la diffusion.
Explore les techniques d'estimation des paramètres GEV à l'aide de méthodes graphiques et basées sur la probabilité, illustrées par des exemples du monde réel.
Explore le problème de collectionneur Carpan, en analysant les temps d'achèvement attendus et les temps d'attente pour la collecte de différents objets uniformément au hasard.
Explique les moments, l'attente, la variance et les quantiles dans les distributions de probabilités avec des exemples comme Poisson et des distributions exponentielles.
Couvre les facteurs de vision spéculaire, l'échange radiatif, le transfert d'énergie et les méthodes d'intégration numérique dans le rayonnement thermique.
Examine l'estimation non paramétrique à l'aide de l'approche de vraisemblance empirique et discute du calcul des probabilités et de l'estimation empirique.
Discute de l'application des méthodes de Monte Carlo dans l'analyse du rayonnement thermique, en se concentrant sur les fonctions de probabilité et les techniques d'intégration numérique.
