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Théorie des probabilités : lois et convergence
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Densité conditionnelle et espérance
Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.
Théorie de la probabilité: Bases
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les espaces de probabilité, les variables aléatoires et les mesures.
Théorie des probabilités : Attentes conditionnelles
Couvre les attentes conditionnelles, la convergence des variables aléatoires et la loi forte des grands nombres.
Introduction à l'inférence
Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.
Distribution normale : propriétés et calculs
Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.
Convergence en droit: Convergence faible et théorème de la représentation de Skorokhod
Explore la convergence en droit, la convergence faible et le théorème de représentation de Skorokhod en théorie des probabilités.
Probabilité et statistiques
Couvre le paradoxe de Simpson, les distributions de probabilités, et des exemples de vie réelle dans les probabilités et les statistiques.
Théorie statistique : Fondamentaux
Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.
Propriétés des espaces complets
Couvre les propriétés des espaces complets, y compris l'exhaustivité, les attentes, les incorporations, les sous-ensembles, les normes, l'inégalité de Holder et l'intégrabilité uniforme.
Théorie de la probabilité : Solutions à moyen terme
Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.