Séance de cours
Transformations des densités communes
Séances de cours associées (147)
Modèles statistiques : Familles et transformations
Explore les modèles statistiques, les familles de distributions, les transformations et leurs applications en théorie des probabilités.
Processus stochastiques : Définitions et exemples
Couvre les processus stochastiques en continu, y compris les fonctions de probabilité et les processus de stock.
Probabilité conditionnelle : Définition et exemples
Explique le calcul de la probabilité conditionnelle avec des définitions et des exemples.
Propriétés d'espérance conditionnelle
Explore les propriétés d'attente conditionnelle, y compris la mesurabilité, la linéarité et l'indépendance des variables aléatoires.
Probabilité de révision
Introduit des variables aléatoires sous-gaussiennes et sous-exponentielles, des attentes conditionnelles et des normes Orlicz.
Processus stochastiques : Définitions et exemples
Couvre les définitions et les exemples de processus stochastiques continus.
Estimation R
Couvre l'estimation d'une variable aléatoire R et le calcul des densités conditionnelles.
Variables aléatoires multivariées
Couvre les variables aléatoires multivariées, les variables gaussiennes articulaires et la convergence des variables aléatoires.
Modèles stochastiques pour les communications : processus stochastiques en continu
Couvre des exemples de processus stochastiques continus dans les communications.
Probabilité conjointe et lois marginales
Explore la probabilité conjointe, les lois marginales, les lois conditionnelles et les paradoxes potentiels en théorie des probabilités.