Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Examine en profondeur la gestion des ressources en eau, y compris les évaluations économiques, les évaluations des risques, les concepts hydrologiques et l'impact des activités humaines sur les systèmes d'approvisionnement en eau.
Explore les aspects juridiques et pratiques de la sauvegarde des eaux de surface et des eaux souterraines, en mettant l'accent sur les pratiques de gestion durable de l'eau.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, couvrant les réseaux échantillonnés bruyants, l'estimation de la probabilité, les réseaux multicouches et les réseaux dirigés.
Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.
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.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
Explore l'application du modèle Weibull aux données aléatoires et son importance dans l'analyse de la force matérielle et de la probabilité de défaillance.
Discute de l'estimation et de la propagation de l'incertitude dans les variables aléatoires et de l'importance de gérer l'incertitude dans l'analyse statistique.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
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.
Explore les distances sur les graphiques, les normes de coupe, les arbres de couverture, les modèles de blocs, les métriques, les normes et les ERGM dans l'analyse des données du réseau.
