Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.
Discute de l'estimation et de la propagation de l'incertitude dans les variables aléatoires et de l'importance de gérer l'incertitude dans l'analyse statistique.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Sur l'entropie et l'information mutuelle explore la quantification de l'information dans la science des données au moyen de distributions de probabilités.
Explore le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité, en se concentrant sur le gain et la perte d'informations dans divers scénarios.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Explore les promenades aléatoires, le modèle Moran, la chimiotaxie bactérienne, l'entropie, la théorie de l'information et les sites en coévolution dans les protéines.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
