Explore les répliques, les méthodes de visualisation, les mesures de tendance centrale, les valeurs aberrantes, la dispersion, les moyennes, les résidus et les estimateurs impartiaux.
Explore l'estimation des erreurs a priori dans la méthode des éléments finis, couvrant l'analyse de convergence, l'orthogonalité, les formulations faibles et la précision optimale.
Introduit la théorie des probabilités, les variables aléatoires et les distributions, en mettant l'accent sur leurs applications dans la diffusion atomique.
Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.
Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.
Couvre l'analyse statistique et la visualisation des données morphométriques, y compris la discrimination entre les types d'arbres et les calculs numpy.
Couvre les sujets avancés dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les fonctions de liaison, les distributions d'erreurs et l'interprétation des modèles.
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
