Processus aléatoires et simulation de Monte Carlo

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Probabilité conditionnelle : Décomposition de la prévision

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Processus stochastiques : Marche au hasard symétrique

Couvre les propriétés de la marche symétrique aléatoire dans les processus stochastiques.

Calcul stochastique: Séance de cours 1

Couvre l'essentiel des probabilités, des algèbres et des probabilités conditionnelles, y compris les processus d'o-algèbre et de Poisson de Borel.

Processus stochastiques en continu : exemples d'ergonomie

Couvre des exemples d'ergonomie dans les processus stochastiques en continu, illustrant des concepts tels que l'ergonomie et les processus aléatoires.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Modèles stochastiques pour les communications

Couvre les outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, y compris la théorie de l'information et le traitement des signaux.

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Couvre les modèles stochastiques pour les communications et l'estimation des fonctions de corrélation.

Loi des grands nombres : Convergence forte

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.

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Martingales et Brownian Motion Construction

Explore la construction du mouvement brownien avec des trajectoires continues et la dimension de son zéro.