Processus de Poisson : Loi sur la probabilité

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Processus de Poisson : Propriétés

Couvre les propriétés des processus de Poisson, y compris le taux d'arrivée et l'heure inter-arrivée.

Modèles stochastiques pour les communications

Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

Explore les théorèmes fondamentaux dans la probabilité et les statistiques, les lois de probabilité conjointes et les distributions marginales.

Chaînes Markov: Propriétés et attentes

Explore les propriétés, les attentes et la récurrence des chaînes de Markov dans les processus de Poisson.

Simulation et optimisation : Processus de Poisson et nombres aléatoires

Explore les pièges de simulation, les nombres aléatoires, les distributions discrètes et continues, et l'intégration Monte-Carlo.

Processus de Poisson : Loi sur la probabilité

Couvre le processus de Poisson en détail, en mettant l'accent sur la loi sur les probabilités et ses applications.

Estimation de R : Théorie des processus de Poisson

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Probabilité et statistiques

Couvre le paradoxe de Simpson, les distributions de probabilités, et des exemples de vie réelle dans les probabilités et les statistiques.

Variance et covariance : propriétés et exemples

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Probabilité et statistiques

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