Noms des grands nombres

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Attente conditionnelle : Grouper le lemme

Explore l'attente conditionnelle, le lemme de regroupement et la loi des grands nombres.

Loi sur les grands nombres, Statistiques

Explique la loi des grands nombres et son application aux variables aléatoires.

Les chaînes de Markov : convergence et équilibre

Explore les propriétés de convergence des chaînes de Markov et le calcul des récompenses moyennes à long terme.

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

Explore les théorèmes fondamentaux dans la probabilité et les statistiques, les lois de probabilité conjointes et les distributions marginales.

Théorème de la limite centrale : Méthode Delta multivariée

Explore le théorème de la limite centrale, le théorème de Slutsky et la méthode du delta multivarié en probabilité et en convergence de distribution.

Convergence de la chaîne de Markov

Explore la convergence de la chaîne de Markov, en mettant l'accent sur la distribution invariante, la loi des grands nombres et le calcul des récompenses moyennes.

Loi des grands nombres : hypothèses générales

Plonge dans les complexités de l'extension de la variance finie aux hypothèses d'attente finies.

La loi des grands nombres : preuves et applications

Explore la preuve et les applications de la loi des grands nombres, en mettant l'accent sur la convergence de la distribution empirique.

Toutes les probabilités : LLN, CLT, Chernoff et PAC

Couvre la loi des grands nombres, le théorème de la limite centrale, les limites de Chernoff et les limites de PAC dans la théorie des probabilités.

Monte Carlo Estimation : Analyse des erreurs

Couvre la méthode de Monte Carlo pour générer des réalisations et des estimateurs impartiaux.