Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Présente les bases de l'analyse et de la gestion des risques en génie civil, couvrant les distributions, les rappels statistiques et les techniques d'interprétation mathématique.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Explore les modes de convergence des probabilités et des statistiques, illustre les concepts avec des exemples et discute du théorème de la continuité.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
