Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.

Optimisation et asymptotique

Explore l'optimalité de l'estimateur des moindres carrés et sa grande distribution d'échantillons.

Estimation des paramètres

Discute de l'estimation des paramètres, y compris les vérifications, la qualité, la distribution et les propriétés statistiques des estimations.

Estimation de R: Moments et Cumulants

Explore l'estimation de R à l'aide de moments et de cumulants dans l'analyse des valeurs extrêmes.

Vecteurs aléatoires gaussiens

Explore les vecteurs aléatoires gaussiens et leurs propriétés statistiques, en soulignant l'importance de spécifier des propriétés statistiques dans des vecteurs aléatoires à valeur complexe.

Processus stochastiques à temps continu : Stationnarité

Explore la stationnarité dans les processus stochastiques en continu, en se concentrant sur l'autocorrélation et les fonctions de corrélation croisée.

Estimation statistique: Propriétés et distributions

Explore l'estimation statistique des paramètres, la précision de l'échantillon et les propriétés des variables de Bernoulli.