Séance de cours
Vecteurs aléatoires gaussiens
Séances de cours associées (39)
Probabilité et statistiques
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Indépendance des sous-champs
Explore le concept d'indépendance des sous-champs dans un domaine et ses implications dans les variables aléatoires.
Propriétés d'espérance conditionnelle
Explore les propriétés d'attente conditionnelle, y compris la mesurabilité, la linéarité et l'indépendance des variables aléatoires.
Propriétés d'attente : linéarité, formule d'exclusion-inclusion
Couvre les propriétés des attentes et des exemples de calcul des attentes pour les variables aléatoires.
Probabilité et statistiques : Indépendance et probabilité conditionnelle
Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.
Combinaisons linéaires : fonctions génératrices de temps
Explore les fonctions génératrices de moments, les combinaisons linéaires et la normalité des variables aléatoires.
Estimation R : Exemple 100
Explore les limites de corrélation, les probabilités, les variables aléatoires et l'inférence statistique à l'aide d'un exemple de dessin à billes.
Probabilité et statistiques pour les SIC
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les expériences aléatoires et l'inférence statistique, avec des exemples pratiques et des idées.
Convergence des variables aléatoires
Explore la convergence des variables aléatoires, la loi des grands nombres et la répartition du temps d'échec.
Théorème des limites centrales : propriétés et applications
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.