Séance de cours
Eléments de statistiques: Insuffisance de mémoire, Processus stationnaires, Estimation à l'aide de MLE
Séances de cours associées (72)
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
Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.
Probabilité et statistiques
Couvre les distributions de probabilité, les moments et les variables aléatoires continues.
Variables aléatoires continues
Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.
Probabilité et statistiques
Couvre les probabilités, les statistiques, l'indépendance, la covariance, la corrélation et les variables aléatoires.
Estimation R : Exemple 100
Explore les limites de corrélation, les probabilités, les variables aléatoires et l'inférence statistique à l'aide d'un exemple de dessin à billes.
Propriétés d'attente : linéarité, formule d'exclusion-inclusion
Couvre les propriétés des attentes et des exemples de calcul des attentes pour les variables aléatoires.
Estimation de R: Moments d'une distribution
Explique l'importance des moments dans la mesure des propriétés de distribution, comme l'attente et la variance.
Éléments de statistiques
Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.
Loi des grands nombres : Convergence forte
Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.