Types de variables et distribution multinomiale

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Gestion des données : problèmes et distributions

Couvre les problèmes de données courants et les distributions importantes, ainsi que l'analyse des corrélations et des dépendances.

Quantiles, échantillonnage, densité d'histogramme

Explore les quantiles, l'échantillonnage et la densité de l'histogramme pour comprendre les distributions et construire des intervalles de confiance.

Distribution normale multivariée : corrélation et covariance

Couvre la corrélation, la covariance, les estimations empiriques, les valeurs propres, les tests de normalité et les modèles de facteurs.

Copulas : Modélisation de la dépendance

Couvre les copules, le théorème de Sklar, les types de copules et la simulation des copules pour la gestion des risques.

Quantifier la dépendance statistique: Covariance et corrélation

Explore la covariance, la corrélation et l'information mutuelle dans la quantification de la dépendance statistique entre les variables aléatoires.

Statistiques : Variables aléatoires

Couvre les variables aléatoires, les fonctions de densité de probabilité, la distribution gaussienne et la corrélation dans les statistiques.

Régression linéaire : Pearson Correlation

Couvre la corrélation Pearson, la direction de la relation, la forme, la force et lévaluation du modèle de régression.

Test de la qualité de l'équipement : Variables et distributions

Couvre la révision des variables, l'analyse des données catégoriques et les tests de la bonté d'adaptation.

Nanotoxicologie : Discipline émergente des particules ultrafines

Explore la nanotoxicologie et la chimie atmosphérique, en mettant l'accent sur les dépôts de particules, les émissions et les dépôts acides.

Dépendance et corrélation

Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.