Explore l'analyse des données bivariées dans les biostatistiques appliquées, couvrant la corrélation, la régression, la sélection des modèles et le diagnostic.
S'insère dans la dualité entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses, soulignant l'importance de la précision et de l'exactitude dans l'estimation.
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 la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Couvre le calcul et l'estimation dans la simulation stochastique, en se concentrant sur la génération de répliques iid et l'échantillonnage d'importance optimale.
Explore la théorie de la distribution des estimateurs des moindres carrés dans un modèle linéaire gaussien, en mettant l'accent sur la construction des intervalles de précision et de confiance.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique pour améliorer la précision de l'estimation de la quantité de sortie.
Discute des principes de conception mécanique, en se concentrant sur les techniques de tolérancement dimensionnel et d'assemblage essentielles à une ingénierie précise.
Couvre l'analyse des données bivariées, la corrélation et les techniques de régression, y compris l'interprétation des coefficients et de la géométrie des moindres carrés.
