Loi hyper-exponentielle

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Régression linéaire : Inférence statistique et régularisation

Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et l'importance des techniques de régularisation.

Distributions non uniformes : méthodes de génération

Explore les méthodes pour générer des distributions non uniformes, y compris la méthode de rejet de von Neumann et le théorème de la limite centrale.

Distributions de nombres aléatoires non uniformes : exemples et méthodes

Explore les distributions de nombres aléatoires non uniformes, les exemples, les méthodes et les techniques de génération.

Chaînes Markov en continu

Introduit des chaînes de Markov en continu sur un espace d'état fini avec des temps d'attente exponentiels et des probabilités de saut.

Variables aléatoires continues

Couvre les variables aléatoires continues, les fonctions de densité de probabilité et les distributions, avec des exemples pratiques.

Éléments de la statistique: manque de mémoire et processus stationnaires

Couvre le manque de mémoire, les processus stationnaires, l'estimation du MLE et les promenades aléatoires.

Eléments de statistiques: Insuffisance de mémoire, Processus stationnaires, Estimation à l'aide de MLE

Explore le manque de mémoire dans les distributions, les processus stationnaires et l'estimation à l'aide de MLE.

Procédés à base de poisson

Couvre les propriétés et la construction des processus de Poisson à partir de variables aléatoires d'i.i.d. Exp(X), en soulignant l'importance du taux de processus et des distributions de temps de saut.

Algorithme EM : Estimation de la durée de vie des ampoules de lite

Explique l'algorithme EM pour estimer la durée de vie des lite-bulbs et discute de son application aux light-bulbs.

Processus de Poisson : Propriétés

Couvre les propriétés des processus de Poisson et leurs applications dans les modèles stochastiques de communication.