Dimension Hausdorff et mouvement brownien

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Inférence statistique : Valeurs critiques approximatives et intervalles de confiance

Couvre la construction d'intervalles de confiance et de valeurs critiques approximatives dans l'inférence statistique.

Estimateurs et intervalles de confiance

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

Importance statistique : estimation maximale de vraisemblance et intervalles de confiance

Explore les erreurs de type I et de type II, les valeurs critiques et les intervalles de confiance dans la signification statistique.

Intervalles de confiance et tests d'hypothèse

Explore les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et la prise de décision à l'aide de statistiques de test et de valeurs de p.

Intervalles de confiance : définition et estimation

Explique les intervalles de confiance, les méthodes d'estimation des paramètres et le théorème de la limite centrale dans l'inférence statistique.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Probabilités et statistiques: bases et applications

Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.

Régression linéaire : estimation et inférence

Explore l'estimation de régression linéaire, les hypothèses de linéarité et les tests statistiques dans le contexte de la comparaison de modèles.

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.

Probabilité et statistiques

Introduit des concepts clés en probabilité et en statistiques, tels que les événements, les diagrammes de Venn et la probabilité conditionnelle.