Explore les matrices de corrélation, la régression, la variance, les intervalles de confiance et les systèmes normalisés dans la modélisation statistique.
Explore la modélisation constitutive en géomécanique, en mettant l'accent sur le comportement stress-souche et l'application de modèles élastiques dans les méthodes analytiques et numériques.
Explore la régression logistique pour prédire les proportions de la végétation dans la région amazonienne grâce à l'analyse des données de télédétection.
Explore la gestion des défauts, des stratégies d'essai et des défis en matière de qualité des logiciels, avec des exemples du monde réel et des études de cas.
Explore le stress, la tension, l'élasticité, la plasticité et le comportement des matériaux, en soulignant l'importance des dislocations et de la microstructure.