Estimation de R: Moments et Cumulants

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Éléments de statistiques

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

Probabilité et statistiques

Couvre le paradoxe de Simpson, les distributions de probabilités, et des exemples de vie réelle dans les probabilités et les statistiques.

Modes de convergence des variables aléatoires

Couvre les modes de convergence des variables aléatoires et du théorème des limites centrales, en discutant des implications et des approximations.

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 les concepts fondamentaux en probabilité et en statistiques, en mettant l'accent sur les techniques d'analyse de données et la modélisation statistique.

Indépendance et covariance

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

Variables aléatoires : espérance et indépendance

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

Probabilité et statistiques

Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.

Distribution normale : propriétés et calculs

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

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.