Explore une preuve alternative du théorème de la limite centrale en utilisant des fonctions caractéristiques pour montrer l'émergence de la distribution gaussienne.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
Explore le couplage des chaînes de Markov et la preuve du théorème ergodique, en mettant l'accent sur la convergence des distributions et les propriétés de la chaîne.
Explore la connectivité des nœuds cérébraux, le degré de nœud, la force, les réseaux aléatoires, les distributions de droit de l'énergie, et la complexité des réseaux réels.
Introduit des statistiques descriptives, une quantification de l'incertitude et des relations variables, soulignant l'importance de l'interprétation statistique et de l'analyse critique.
Explore les modèles de diffusion dans la modélisation générative, couvrant lestimation de probabilité, la génération de données et lévaluation des modèles.
