Couvre les vecteurs aléatoires, la distribution articulaire, les fonctions de densité conditionnelle, l'indépendance, la covariance, la corrélation et l'attente conditionnelle.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Explore la covariance, la dépendance statistique, la relation éducation-fertilité, les tests d'hypothèse et les statistiques de comparaison pour des résultats continus.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Couvre les processus de Markov, les densités de transition et la distribution sous réserve d'information, en discutant de la classification des états et des distributions fixes.
