Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Explore des conseils pour rédiger des propositions de subvention persuasives et souligne l'importance d'équilibrer les détails scientifiques et l'accessibilité pour différents publics.
Explore les problèmes de diagnostic, en mettant l'accent sur l'enlèvement et la cohérence dans la recherche de composants défectueux en fonction des symptômes et des mesures observés.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
