Séance de cours
Extremes multivariés : Structure et dépendance
Séances de cours associées (32)
Distributions elliptiques : Propriétés et applications
Couvre les distributions elliptiques, y compris les propriétés, les applications et les implications de la gestion des risques.
Probabilité et statistiques
Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.
Copulas: Propriétés et applications
Couvre les copules, le théorème de Sklar, les méta distributions et diverses mesures de dépendance comme les corrélations de rang et les coefficients de dépendance de la queue.
Copulas : Modélisation de la dépendance
Couvre les copules, le théorème de Sklar, les types de copules et la simulation des copules pour la gestion des risques.
Copulas: Propriétés et applications
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Analyse de la pollution atmosphérique
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
Statistiques à variables multiples : distribution normale
Introduit des statistiques multivariées, couvrant les propriétés de distribution normales et les fonctions caractéristiques.
Inférence bayésienne : Variables gaussiennes
Explore l'inférence bayésienne pour les variables aléatoires gaussiennes, couvrant la distribution articulaire, les pdf marginaux et le classificateur Bayes.
Analyse des composantes principales : Introduction
Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.
Statistiques à variables multiples : distribution normale
Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.