Couvre les intervalles de confiance pour les moyennes gaussiennes, la distribution des élèves et les intervalles de confiance de Wald pour les estimateurs de probabilité maximale.
Couvre les optimisations logicielles pour améliorer les performances du programme en maximisant les succès de cache et en optimisant la distribution du travail.
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 l'optimisation logicielle, l'efficacité du cache, la planification parallèle et les stratégies de distribution de travail pour les programmes parallèles rapides.
Discute des distributions de probabilité et du théorème de la limite centrale, en soulignant leur importance dans la science des données et l'analyse statistique.
Introduit des variables aléatoires continues et leurs distributions de probabilité, en mettant l'accent sur leurs applications en statistique et en science des données.
