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Théorie des probabilités
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Vecteurs aléatoires : modèles stochastiques pour les communications

Couvre les vecteurs aléatoires, la probabilité articulaire et les variables aléatoires gaussiennes dans les modèles de communication.

Régression linéaire probabiliste

Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.

Probabilité conditionnelle

Couvre la probabilité conditionnelle, les distributions de probabilité et le choix de la bonne distribution pour des scénarios spécifiques.

Théorie de la probabilité : bases et applications

Couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris la probabilité conditionnelle, la règle de Bayes et les variables aléatoires.

Éléments de statistiques

Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.

Arbre de probabilité: sac de billes

Explique les arbres de probabilité en utilisant un sac de billes pour calculer les probabilités d'événements.

Théorie statistique : Fondamentaux

Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.

Examen des outils de probabilité

Couvre l'examen des outils de probabilité, y compris l'indépendance, la probabilité conditionnelle et les variables aléatoires.

Probabilité et statistiques

Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.