Law of averages

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Théorème des limites centrales : le principe de Lindeberg

Explore le théorème de la limite centrale, en mettant l'accent sur la convergence vers une distribution gaussienne.

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

Explore les théorèmes fondamentaux dans la probabilité et les statistiques, les lois de probabilité conjointes et les distributions marginales.

Théorème de la limite centrale : Méthode Delta multivariée

Explore le théorème de la limite centrale, le théorème de Slutsky et la méthode du delta multivarié en probabilité et en convergence de distribution.

Convergence de la chaîne de Markov

Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.

Loi des grands nombres : hypothèses générales

Plonge dans les complexités de l'extension de la variance finie aux hypothèses d'attente finies.

La loi des grands nombres : preuves et applications

Explore la preuve et les applications de la loi des grands nombres, en mettant l'accent sur la convergence de la distribution empirique.

Toutes les probabilités : LLN, CLT, Chernoff et PAC

Couvre la loi des grands nombres, le théorème de la limite centrale, les limites de Chernoff et les limites de PAC dans la théorie des probabilités.

Les chaînes de Markov : convergence et équilibre

Explore les propriétés de convergence des chaînes de Markov et le calcul des récompenses moyennes à long terme.

Monte Carlo Estimation : Analyse des erreurs

Couvre la méthode de Monte Carlo pour générer des réalisations et des estimateurs impartiaux.

Processus stochastiques : Marche au hasard symétrique

Couvre les propriétés de la marche symétrique aléatoire dans les processus stochastiques.