Variables exponentielles aléatoires : théorie et applications

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (30)

Page 3 sur 3

Probabilité et statistiques

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

Distribution normale : propriétés et calculs

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Probabilités et statistiques: théorèmes et applications clés

Discute des concepts statistiques clés, y compris les dangers d'échantillonnage, les inégalités et le théorème de la limite centrale, avec des exemples pratiques et des applications.

Calculs des attentes

Couvre le calcul de l'attente et de la variance pour différents types de variables aléatoires, y compris les variables discrètes et continues.

Convergence des variables aléatoires

Explore la convergence des variables aléatoires, la loi des grands nombres et la répartition du temps d'échec.

Modèles statistiques : Familles et transformations

Explore les modèles statistiques, les familles de distributions, les transformations et leurs applications en théorie des probabilités.

Variables aléatoires : espérance et indépendance

Explore les variables aléatoires, les attentes et l'indépendance dans la théorie des probabilités.

Inférence statistique : variables aléatoires

Couvre les variables aléatoires, les fonctions de probabilité, les attentes, les variances et les distributions conjointes.

Théorie de l'entropie et de l'échantillonnage

Explore l'entropie, la famille exponentielle, la théorie de l'échantillonnage et l'inférence statistique des échantillons.

Théorie statistique : Fondamentaux

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