Modèles stochastiques pour les communications: Chaînes Markov à temps discret - Premier temps de passage
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Explore un modèle de Markov de premier ordre à laide dun exemple de source ensoleillée-pluie, démontrant comment les événements passés influencent les résultats futurs.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistique, y compris la loi de probabilité totale, le théorème de Bayes, et l'indépendance des événements.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
