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Cette séance de cours couvre le concept d'attente conditionnelle et le lemme de regroupement, en mettant l'accent sur la loi forte des grands nombres et la convergence des séries aléatoires. Il explore les défis d'assurer des conditions innombrables pour les mesures de probabilité et la bijection entre les mesures de probabilité sur différents espaces. L'instructeur discute de la distribution conditionnelle régulière des variables aléatoires étant donné une algèbre sigma, soulignant l'importance de répondre à de nombreuses conditions pour les mesures de probabilité. La séance de cours se termine par des exemples d'application des inégalités de Markov et Chebyshev pour estimer les distributions et démontrer la concentration autour de la moyenne.