Séance de cours
Processus de Poisson: Exemples
Séances de cours associées (40)
Variables aléatoires et valeur prévue
Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.
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.
Probabilité et statistiques
Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.
L'inégalité de Mc Diarmid
Couvre l'inégalité de Mc Diarmid et ses applications en théorie des probabilités et des martingales.
Théorie de probabilité : Variables aléatoires et covariance
Couvre les variables aléatoires, la covariance et les distributions de probabilités articulaires.
Probabilité et statistiques
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Probabilité et statistiques
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Probabilité et statistiques
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Modes de convergence des variables aléatoires
Couvre les modes de convergence des variables aléatoires et du théorème des limites centrales, en discutant des implications et des approximations.
Probabilité et statistiques : Indépendance et probabilité conditionnelle
Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.