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Processus stochastiques : Densité spectrale, Chaînes Markov et Variables Gaussiennes
Couvre la densité spectrale, les chaînes Markov, les variables gaussiennes et plus encore dans les processus stochastiques.
Toute la probabilité: générer des fonctions et des cumulants
Couvre la fonction génératrice de moment, les cumulants, la transformée de Laplace et la transformée de Fourier dans la théorie des probabilités.
Probabilité de révision
Introduit des variables aléatoires sous-gaussiennes et sous-exponentielles, des attentes conditionnelles et des normes Orlicz.
Distributions courantes : Moments et FMM
Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
Modèles linéaires : Les moindres carrés
Explore les modèles linéaires, les moindres carrés, les vecteurs gaussiens et les méthodes de sélection des modèles.
Espaces de probabilité
Couvre les variables aléatoires, les attentes et les distributions dans les espaces de probabilité.
Sans titre
Génération des fonctions: Moments et Cumulants
Explore les fonctions génératrices de moments et de cumulants, montrant leur rôle dans l'analyse de la distribution.
Inégalités de probabilité
Explore les inégalités de probabilité, les types de convergence et les fonctions génératrices de moment pour l'approximation de la distribution.
Modèles de famille exponentielle réguliers
Explore des modèles familiaux exponentiels réguliers, unifiant des distributions comme Poisson, binomial, et normal dans un cadre commun.