Complex normal distribution

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Modèles statistiques : Familles et transformations

Explore les modèles statistiques, les familles de distributions, les transformations et leurs applications en théorie des probabilités.

Contrôle multivariable : matrices de pondération et vecteurs aléatoires gaussiens

Discute de la conception des matrices de pondération pour LQR et les vecteurs aléatoires gaussiens.

Distributions normales

Couvre les caractéristiques et l'importance de la distribution normale dans l'analyse statistique.

Modèles variables latents

Explore les modèles variables latents, l'algorithme EM et l'inégalité de Jensen dans la modélisation statistique.

Distribution normale : propriétés et calculs

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Réservoirs et barrages : construction et dimensionnement hydrauliques

Explore le dimensionnement des réservoirs et des barrages en utilisant des courbes d'écoulement cumulatives et le dimensionnement des réservoirs pour les périodes sèches et pluvieuses.

Théorème des limites centrales : preuve

Présente la preuve du théorème de la limite centrale en utilisant le principe de Lindeberg.

Processus de fabrication de pizza

Couvre le processus de fabrication de la pizza, de l'échantillonnage, des moyennes, de la dispersion, des résidus et de la distribution normale.

Théorème des limites centrales: Illustration et applications

Explore le théorème de la limite centrale et ses applications dans l'analyse statistique.

Toutes les probabilités : Basic Bounds, LLN & CLT

Introduit les limites de base, LLN et CLT dans la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la convergence vers la distribution normale.