Transformations des variables

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Variables aléatoires discrètes

Couvre les propriétés et les transformations des variables aléatoires discrètes, en mettant l'accent sur le CMR et l'attente.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.

Modèles statistiques : Familles et transformations

Explore les modèles statistiques, les familles de distributions, les transformations et leurs applications en théorie des probabilités.

Générer des fonctions : Propriétés et applications

Explore les fonctions génératrices, Laplace transforme, et leur rôle dans les distributions de probabilités.

Théorie de la probabilité : bases et applications

Couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris la probabilité conditionnelle, la règle de Bayes et les variables aléatoires.

Estimation et intervalles de confiance

Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.

Calculs des attentes

Couvre le calcul de l'attente et de la variance pour différents types de variables aléatoires, y compris les variables discrètes et continues.

Probabilités avancées : Variables aléatoires et valeurs attendues

Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.

Variables aléatoires continues : idées de base

Explore les variables aléatoires continues et leurs propriétés, y compris les fonctions de support et de distribution cumulative.

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

Explore les théorèmes fondamentaux dans la probabilité et les statistiques, les lois de probabilité conjointes et les distributions marginales.