Techniques de réduction de la variance: variables antithétiques et échantillonnage d'importance
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Discute des principes fondamentaux de la probabilité et des processus stochastiques, en se concentrant sur les variables aléatoires, leurs propriétés et leurs applications dans le traitement statistique du signal.
Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.
Discute des concepts statistiques clés, y compris les dangers d'échantillonnage, les inégalités et le théorème de la limite centrale, avec des exemples pratiques et des applications.
Couvre les vecteurs aléatoires, la densité de probabilité articulaire, les variables aléatoires indépendantes, les fonctions de deux variables aléatoires et les variables aléatoires gaussiennes.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
