Couvre l'estimation du temps de relaxation dans les chaînes et l'importance de la taille des échantillons.
Couvre la méthode Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings pour générer des échantillons à partir d'une distribution de probabilité cible.
Couvre le concept d'ergodicité géométrique dans le contexte du diagnostic de convergence pour les chaînes de Markov.
Couvre les techniques de simulation stochastique et de réduction de la variance, en se concentrant sur la génération de distributions variables et auxiliaires de Courra.
Couvre l'estimation des erreurs dans l'échantillonnage hypercube latin, en soulignant l'importance d'une estimation précise de la variance.
Explore les fonctions d'estimation des écarts et leurs applications pratiques dans les groupes électrogènes à faible écart.
Couvre la conception d'un amplificateur différentiel avec des paramètres clés comme le gain et le courant de biais.
Couvre les chaînes de Markov, en mettant l'accent sur la réversibilité, la convergence, l'ergonomie et les applications.
Explore l'échantillonnage stratifié, en divisant une population en sous-groupes pour un échantillonnage plus précis.
Couvre la théorie et les applications des chaînes de Markov, en se concentrant sur les concepts et les propriétés clés.
