Explore les caractéristiques de la distribution normale, les scores Z, la probabilité dans les statistiques inférentielles, les effets d'échantillon et l'approximation de la distribution binomiale.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Couvre les exercices sur le théorème de Bayes, les fonctions génératrices de moment, le nombre de photons, les probabilités de maladie et les propriétés de distribution.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
