Statistiques à variables multiples : distribution normale
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Couvre les vecteurs aléatoires, la densité de probabilité articulaire, les variables aléatoires indépendantes, les fonctions de deux variables aléatoires et les variables aléatoires gaussiennes.
Couvre les principes de régression de mélange gaussien, la modélisation des densités articulaires et conditionnelles pour les ensembles de données multimodaux.
Couvre les vecteurs aléatoires, la distribution articulaire, les fonctions de densité conditionnelle, l'indépendance, la covariance, la corrélation et l'attente conditionnelle.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Couvre les opérations matricielles, les transformations de Fourier, les modèles gaussiens et les représentations de signaux en utilisant des méthodes algébriques.
Couvre la définition de la distribution gaussienne multivariée et de ses propriétés, y compris la fonction génératrice de moment et les combinaisons linéaires de variables.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
