Séance de cours
Filtre anti-spam : approche bayésienne
Séances de cours associées (32)
Codage de la source quantique
Couvre les notions entropiques dans les sources quantiques, l'entropie Shannon, l'entropie Von Neumann et le codage source.
Distributions conditionnelles de probabilité
Couvre les distributions conditionnelles de probabilité et introduit le concept de la valeur attendue conditionnelle.
Essais optimaux pour des hypothèses simples
Discute des tests optimaux pour des hypothèses simples et de l'importance de la distance normalisée dans les tests d'hypothèse.
Estimation de l'intervalle: Méthode des moments
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Loi des grands nombres : Convergence forte
Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.
Régression linéaire : estimation et test
Explore l'estimation de régression linéaire, les tests d'hypothèses et les applications pratiques en statistique.
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.
Bénéfices et écarts dans l'estimation
Discuter du biais et de la variance dans l'estimation statistique, en explorant le compromis entre l'exactitude et la variabilité.
Probabilité et statistiques
Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris les distributions, les propriétés et les attentes des variables aléatoires.
Importance statistique : estimation maximale de vraisemblance et intervalles de confiance
Explore les erreurs de type I et de type II, les valeurs critiques et les intervalles de confiance dans la signification statistique.