Séance de cours
Théorème de Bayes : applications et simulations
Séances de cours associées (35)
Régression linéaire probabiliste
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Probabilité et statistiques : Indépendance et probabilité conditionnelle
Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.
Distributions conditionnelles de probabilité
Couvre les distributions conditionnelles de probabilité et introduit le concept de la valeur attendue conditionnelle.
Probabilité et statistiques
Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.
Probabilité conditionnelle : Décomposition de la prévision
Explore la probabilité conditionnelle, le théorème de Bayes et la décomposition de prédiction pour une prise de décision éclairée.
Probabilité et statistiques
Introduit des concepts clés en probabilité et en statistiques, tels que les événements, les diagrammes de Venn et la probabilité conditionnelle.
Probabilité conditionnelle : Définition et exemples
Explique le calcul de la probabilité conditionnelle avec des définitions et des exemples.
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.
Probabilité et statistiques pour les SIC
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les expériences aléatoires et l'inférence statistique, avec des exemples pratiques et des idées.
Probabilité et statistiques
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.