Modèles stochastiques pour les communications : Processus stochastiques en continu - Stationarité

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Théorie de la probabilité : bases et applications

Couvre les concepts fondamentaux de la théorie des probabilités et des variables aléatoires.

Sélection de modèles dans les statistiques

Explorer la sélection des modèles dans les statistiques, discuter des principes, des modèles probabilistes, de l'évaluation des caractéristiques et des méthodes de visualisation des données.

Distributions de probabilité: Bases et propriétés

Couvre les bases des distributions de probabilité, y compris la moyenne, la variance et les propriétés des variables aléatoires.

Statistiques : Variables aléatoires et fonctions de densité de probabilité

Introduit des variables aléatoires, des fonctions de densité de probabilité, et la distribution gaussienne dans les statistiques.

Mesures de tendance centrale

Couvre la moyenne, la médiane, le mode, les graphiques en boîte et les histogrammes dans les ensembles de données.

Martingales et le mouvement brownien

Explore les martingales, le mouvement brownien, les nombres moyens et les hypothèses de génération.

Spécification du modèle: Le terme d'erreur

Déplacez-vous dans le modèle de choix binaire, la spécification de terme d'erreur et les propriétés de distribution d'Extreme Value.

Applications de la science quantique: Densités et statistiques

Couvre les applications des densités et des statistiques en science quantique, en se concentrant sur les distributions binomiales et de Poisson.

Propriétés des photons : Valeurs moyennes et incertitudes

Couvre les valeurs moyennes, les incertitudes et le comportement des photons dans divers contextes.

Moyens géométriques : théories anciennes et applications modernes

Déplacez-vous dans les anciens moyens géométriques et leurs applications modernes en géométrie.