Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Explore le théorème de Bayes pour la détection de pièces défectueuses, les variables aléatoires discrètes et les fonctions de distribution, avec des exemples pratiques et des exercices.
Couvre la distribution normale, les statistiques inférentielles, la probabilité et la distribution binomiale dans le contexte du «problème du joueur malhonnête».
Explore les modes de convergence des probabilités et des statistiques, illustre les concepts avec des exemples et discute du théorème de la continuité.
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.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
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.
