Séance de cours
Attente conditionnelle : propriétés et exemples
Séances de cours associées (32)
Théorie des valeurs extrêmes : processus ponctuels
Couvre l'application de la théorie des valeurs extrêmes aux processus de pointage et l'estimation des événements extrêmes à partir de séries chronologiques également espacées.
Estimation de R : Distributions marginales et conditionnelles
Couvre l'estimation de R à l'aide de distributions normales bivariées et explore les distributions marginales et conditionnelles de X1 et X2.
Régression linéaire probabiliste
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Estimation et inférence bayésienne
Couvre démousing, estimation, inférence bayésienne, probabilité, AWGN, et plus encore.
Variables aléatoires et valeur prévue
Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.
Mécanique quantique : Observables et valeurs propres
Explore la mécanique quantique à travers des observables, des valeurs propres, et des opérateurs.
Probabilité conditionnelle
Couvre la probabilité conditionnelle, les distributions de probabilité et le choix de la bonne distribution pour des scénarios spécifiques.
Attente et variance conditionnelles
Explore l'attente conditionnelle et la variance, montrant comment les variables influencent la distribution des probabilités les unes des autres.
Dépendance et corrélation
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Probabilités avancées : Variables aléatoires et valeurs attendues
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.