Théorème de la limite centrale

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Théorème des limites centrales : preuve et applications

Explore la preuve et les applications du Théorème Central Limit, en mettant l'accent sur l'indépendance et les distributions aléatoires variables.

Erreur de généralisation

Explore les limites de queue, les limites d'information et les fuites maximales dans le contexte d'une erreur de généralisation.

Distributions de probabilité : Moments et transformations

Explore la bijection entre les fonctions de distribution et les fonctions génératrices de moment.

Propriétés de base de l'attente conditionnelle

Couvre les propriétés de base de l'attente conditionnelle et l'inégalité de Jensen dans la théorie des probabilités.

Attente conditionnelle : Grouper le lemme

Explore l'attente conditionnelle, le lemme de regroupement et la loi des grands nombres.

Toutes les probabilités : Basic Bounds, LLN & CLT

Introduit les limites de base, LLN et CLT dans la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la convergence vers la distribution normale.

La loi des grands nombres : preuves et applications

Explore la preuve et les applications de la loi des grands nombres, en mettant l'accent sur la convergence de la distribution empirique.

Intégrales généralisées et critères de convergence

Couvre les intégrales généralisées, les critères de convergence, la convergence de séries et les séries harmoniques en analyse.

Probabilité et statistiques: fondamentaux

Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, y compris les résultats intéressants, le modèle standard, le traitement de l'image, les espaces de probabilité et les tests statistiques.

Estimateurs et intervalles de confiance

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.