Probabilité et statistiques

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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.

Distributions conditionnelles de probabilité

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

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.

Combinaisons linéaires : fonctions génératrices de temps

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

Probabilité et statistiques

Couvre les distributions de probabilité, les moments et les variables aléatoires continues.

Variables aléatoires : valeur attendue

Couvre les concepts de probabilité avancés, y compris les variables aléatoires et le calcul de la valeur attendue.

Variables aléatoires continues

Couvre les variables aléatoires continues, les fonctions de densité de probabilité et les distributions, avec des exemples pratiques.