Séance de cours
Indépendance des sous-champs
Description
Cette séance de cours couvre le concept d'indépendance de plusieurs sous-domaines dans un domaine donné. Il explique la définition de l'indépendance pour n sous-champs, les conditions de l'indépendance, et les implications de l'indépendance dans les variables aléatoires. La séance de cours traite également des critères de détermination de l'indépendance dans une collection infinie de sous-champs.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Proximité ontologique
Séances de cours associées (63)
Variables aléatoires et valeur prévue
Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.
Propriétés d'espérance conditionnelle
Explore les propriétés d'attente conditionnelle, y compris la mesurabilité, la linéarité et l'indépendance des variables aléatoires.
Modes de convergence des variables aléatoires
Couvre les modes de convergence des variables aléatoires et du théorème des limites centrales, en discutant des implications et des approximations.
Propriétés d'attente : linéarité, formule d'exclusion-inclusion
Couvre les propriétés des attentes et des exemples de calcul des attentes pour les variables aléatoires.
Bénéfices et écarts dans l'estimation
Discuter du biais et de la variance dans l'estimation statistique, en explorant le compromis entre l'exactitude et la variabilité.