Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
en
Se Connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Mesures de probabilité: principes fondamentaux et exemples
Graph Chatbot
Séances de cours associées (32)
Précédent
Page 1 sur 4
Suivant
Théorie des probabilités : intégration et convergence
Couvre des sujets en théorie des probabilités, en se concentrant sur l'intégrabilité uniforme et les théorèmes de convergence.
Analyse IV : Ensembles et propriétés mesurables
Couvre le concept de mesure externe et les propriétés des ensembles mesurables.
Théorie des probabilités: Lecture 2
Explore les modèles de jouets, les sigma-algèbres, les variables aléatoires à valeur T, les mesures et l'indépendance dans la théorie des probabilités.
Théorie de la probabilité: Bases
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les espaces de probabilité, les variables aléatoires et les mesures.
Introduction à la convexité
Présente les concepts clés de la convexité et ses applications dans différents domaines.
Lebesgue Measure: Propriétés et Existence
Couvre les propriétés de la mesure de Lebesgue et son existence.
Analyse IV : Convolution et structure de Hilbert
Explore la convolution, la continuité uniforme, la structure de Hilbert et la mesure de Lebesgue dans l'analyse.
Infinite Coin lance : l'indépendance
Explore l'indépendance dans des lancers de pièces infinis, des jeux de couverture, des changements et une invariance en T.
Le théorème de Riesz-Kakutani
Explore la construction des mesures, en mettant l'accent sur les fonctions positives et leur connexion au théorème Riesz-Kakutani.
Espaces de mesure: mesures de O-finite et de probabilité
Explore les espaces de mesure finis et finis, les mesures de probabilité et les inégalités, en concluant avec l'exhaustivité de l'espace LP.