Probabilité et statistiques: fondamentaux

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Distributions conditionnelles de probabilité

Couvre les distributions conditionnelles de probabilité et introduit le concept de la valeur attendue conditionnelle.

Distribution normale : propriétés et calculs

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Introduction à l'inférence

Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.

Probabilité et statistiques

Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.

Modes de convergence des variables aléatoires

Couvre les modes de convergence des variables aléatoires et du théorème des limites centrales, en discutant des implications et des approximations.

Probabilités et variables aléatoires: concepts clés expliqués

Explique les concepts clés en probabilité, y compris la probabilité conditionnelle, lindépendance et les variables aléatoires, avec des exemples pratiques pour illustrer leurs applications.

Distributions de probabilités dans les études environnementales

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Combinaisons linéaires : fonctions génératrices de temps

Explore les fonctions génératrices de moments, les combinaisons linéaires et la normalité des variables aléatoires.

Densité conditionnelle et espérance

Couvre la densité conditionnelle, l'indépendance des variables aléatoires, les attentes et le calcul de la variance.

Indépendance et covariance

Explore l'indépendance et la covariance entre les variables aléatoires, en discutant de leurs implications et des méthodes de calcul.