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Couvre les marginaux articulaires et la causalité de Granger dans la théorie des probabilités, en expliquant leurs implications dans la prédiction des résultats.
Explore l'inférence bayésienne pour la précision dans le modèle gaussien avec la moyenne connue, en utilisant un précédent Gamma et en discutant des précédents subjectifs vs objectifs.
Plonge dans la théorie des probabilités avancées, couvrant les inégalités, les essais, les distributions et les calculs pour les probabilités et les attentes.
Introduit la théorie des probabilités élémentaires, les opérations de la théorie des ensembles et les calculs de probabilité avec des exemples pratiques.
Explore la généralisation du théorème de la limite centrale de Martingale aux sous-martingales et aux supermartingales, en discutant des propriétés clés et des corollaires.
