Densité conditionnelle et espérance

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DEMO: culpa reprehenderit

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Description

Cette séance de cours couvre les concepts de densité conditionnelle, de densité marginale et d'indépendance des variables aléatoires. Il se penche également sur le calcul des attentes, des variances et des covariances, en présentant des exemples avec diverses distributions de probabilité.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Mathématiques

Théorie des probabilités: Théorie des probabilités

Séances de cours associées (29)

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_hdxzp425

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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.

Probabilité et statistiques

Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.

Variables aléatoires continues

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

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

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

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.