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Deuxième méthode Moment

Explore la méthode du deuxième moment et la variance des variables aléatoires, y compris la covariance et l'indépendance.

Variance, Covariance et Corrélation

Explore la variance, la covariance et la corrélation dans les statistiques, essentielles pour l'analyse des données.

Transformation des variables aléatoires

Explore la transformation des variables aléatoires, des moments communs, de la covariance et de la variance.

Raccordement des données avec une fonction Gauss

Explique les fonctions gaussiennes, les données de modélisation, la fonction de vraisemblance et l'optimisation du maximum de vraisemblance.

Modèles de valeur extrême: Dérivation technique

Explore la dérivation technique et les propriétés des modèles Multivariate Extreme Value.

Evolution de l'état et itération gaussienne

Explore l'évolution des états, l'itération gaussienne et les critères de convergence dans des algorithmes itératifs.

Distribution conjointe des vecteurs aléatoires gaussiens

Explore les critères pour que les vecteurs aléatoires gaussiens aient un PDF commun.

Variables aléatoires et covariance

Couvre les variables aléatoires, les variances et la covariance, ainsi que la probabilité dans les graphiques aléatoires.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Représentations du signal

Couvre les opérations matricielles, les transformations de Fourier, les modèles gaussiens et les représentations de signaux en utilisant des méthodes algébriques.