Transformations des variables

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Distribution normale : bases et applications

Couvre les bases de la distribution normale et ses applications dans les calculs de probabilité.

Probabilité et statistiques

Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.

Distributions de probabilités

Couvre diverses distributions de probabilité et leurs applications dans des scénarios du monde réel.

Familles de distribution : PDF et CDF

Explore les PDF et les CDF pour les variables aléatoires discrètes et continues, y compris les distributions gaussiennes, uniformes et exponentielles.

Vecteurs aléatoires et modèles stochastiques pour les communications

Couvre les vecteurs aléatoires, la probabilité articulaire et la probabilité conditionnelle dans les modèles stochastiques de communication.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Introduit des statistiques multivariées, couvrant les propriétés de distribution normales et les fonctions caractéristiques.

Éléments de statistiques

Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.

Théorie de l'échantillonnage: Statistiques pour les mathématiciens

Couvre la théorie de l'échantillonnage, en mettant l'accent sur les statistiques pour les mathématiciens.

Distributions courantes : Fonctions génératrices de minute

Explore les distributions de probabilités communes, les distributions spéciales et les concepts d'entropie.

Distributions de probabilités dans les études environnementales

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.