Théorie des probabilités: Lecture 3

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Indépendance et covariance

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

Théorie statistique : Fondamentaux

Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.

Théorème des trois séries de Kolmogorov

Explore la loi 0-1 de Kolmogorov, la convergence des variables aléatoires, l'étanchéité et les fonctions caractéristiques.

Théorie des probabilités : Attentes conditionnelles

Couvre les attentes conditionnelles, la convergence des variables aléatoires et la loi forte des grands nombres.

Éléments de statistiques

Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.

Densité conditionnelle et espérance

Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.

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

Couvre les moments, la variance et les valeurs attendues dans les probabilités et les statistiques, y compris la distribution des jetons dans un produit.

Théorie des probabilités : intégration et convergence

Couvre des sujets en théorie des probabilités, en se concentrant sur l'intégrabilité uniforme et les théorèmes de convergence.

Convergence en droit : théorème et preuve

Explore la convergence en droit pour les variables aléatoires, y compris le théorème de Kolmogorov et les preuves basées sur les lemmes de probabilité.