Statistiques à variables multiples : distribution normale
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Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
Explore le concept de distribution stationnaire dans les chaînes de Markov, en discutant de ses propriétés et de ses implications, ainsi que des conditions d'une récurrence positive.
Explore la distribution limite des maxima de composantes de variables aléatoires indépendantes, conduisant à une distribution non dégénérée avec des marges Fréchet unitaires.
Couvre les mesures des risques, le calcul de VaR, ES, les contre-essais et les distributions multivariées pour l'évaluation des risques de portefeuille.
Explorer l'estimation du rétrécissement des matrices de covariance à haute dimension, en comparant les approches linéaires et non linéaires pour une meilleure précision.
