Théorie de l'échantillonnage: Statistiques pour les mathématiciens
Graph Chatbot
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AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.
Explore les caractéristiques de la distribution normale, les scores Z, la probabilité dans les statistiques inférentielles, les effets d'échantillon et l'approximation de la distribution binomiale.
Explore les méthodes avancées d'acceptation-rejet, l'échantillonnage à partir de la distribution normale et la génération de variables aléatoires multivariées.
