Convergence des probabilités

Cette séance de cours couvre le concept de convergence en probabilité, illustré par des exemples de séquences de variables aléatoires convergent en probabilité, mais pas presque sûrement. Il explore également les inégalités de concentration, l'inégalité de Chebyshev, et les lois faibles et fortes d'un grand nombre. La séance de cours se penche sur les propriétés des distributions marginales et conditionnelles, le conditionnement gaussien, et le calcul des attentes conditionnelles et des variances. De plus, il traite de la fonction génératrice de moments, de la formule des moments mixtes, et du vecteur gaussien. L'instructeur fournit des explications et des preuves détaillées pour approfondir la compréhension de ces concepts fondamentaux en théorie des probabilités.