Théorème des limites centrales : convergence dans la distribution

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Séances de cours associées (30)

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Introduction à l'inférence

Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.

Densité conditionnelle et espérance

Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.

Théorème des limites centrales : preuve et applications

Explore la preuve et les applications du Théorème Central Limit, en mettant l'accent sur l'indépendance et les distributions aléatoires variables.

Théorie de la probabilité : Solutions à moyen terme

Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.

Théorie des probabilités : un examen

Offre un examen des concepts clés de probabilité, y compris les espaces de probabilité, les événements et les variables aléatoires.

Distribution normale : propriétés et calculs

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Probabilité et statistiques

Couvre le paradoxe de Simpson, les distributions de probabilités, et des exemples de vie réelle dans les probabilités et les statistiques.

Conception hydrologique: probabilités et statistiques

Explore l'application de la probabilité et des statistiques dans la conception hydrologique, couvrant des sujets tels que la période de retour, l'évaluation des risques et l'analyse des données empiriques.

Densité conditionnelle et espérance

Couvre la densité conditionnelle, l'indépendance des variables aléatoires, les attentes et le calcul de la variance.

Indépendance et produits

Couvre l'indépendance entre les variables aléatoires et les mesures de produits dans la théorie des probabilités.