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Statistiques multivariées : Distributions conditionnelles

Couvre les distributions conditionnelles et les corrélations dans les statistiques multivariées, y compris la variance partielle et la covariance, avec les applications aux distributions non normales.

Distribution normale : propriétés et calculs

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Estimation des intervalles

Couvre la construction des intervalles de confiance pour une distribution normale avec une moyenne et une variance inconnues.

Statistiques: Tests d'hypothèses et intervalles de confiance

Couvre les tests d'hypothèses, les intervalles de confiance, les distributions de données et la signification statistique dans l'analyse des données.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Laplace Approximation : Estimation intégrale

Explore l'approximation de Laplace pour l'estimation intégrale en utilisant des fonctions convexes lisses et la distribution gaussienne.

Analyse statistique: Boxplot et distribution normale

Introduit des concepts d'analyse statistique comme boxplot et la distribution normale à l'aide d'exemples de données réelles.

Probabilités et statistiques : modélisation et analyse des données

Explore les formulaires PDF, les statistiques, les diagrammes de boîtes, les courbes de densité et les méthodes d'analyse de données.

Distribution normale : bases et applications

Couvre les bases de la distribution normale et ses applications dans les calculs de probabilité.

Génération du moment de la fonction et distribution normale multivariée

Explore les fonctions génératrices de moment et les distributions normales multivariées dans les probabilités et les statistiques.