Distribution normale : caractéristiques et exemples
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Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore Markov Chain Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension et l'optimisation des fonctions à l'aide de l'algorithme Metropolis-Hastings.
Discute des mesures statistiques de la tendance centrale et de la dispersion, en se concentrant sur la moyenne, la médiane et leurs implications dans l'analyse des données.
Couvre l'analyse statistique et la visualisation des données morphométriques, y compris la discrimination entre les types d'arbres et les calculs numpy.
Couvre le concept d'opérateurs pour le transfert de données et la manipulation entre les activités, y compris l'agrégation, la distribution et les opérateurs sociaux.
Couvre les bases des statistiques exploratoires, y compris les variables, les quantiles, la tendance centrale, la dispersion, les valeurs aberrantes et la robustesse.
Explore la caractérisation des poudres en céramique, en mettant l'accent sur l'impact sur les propriétés de la céramique et le processus de fabrication.
