L'inégalité de Markov et le lemme de Hoeffding

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Variables aléatoires : espérance et indépendance

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

Éléments de statistiques

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

Probabilités et statistiques: théorèmes et applications clés

Discute des concepts statistiques clés, y compris les dangers d'échantillonnage, les inégalités et le théorème de la limite centrale, avec des exemples pratiques et des applications.

Introduction à l'inférence

Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Densité conditionnelle et espérance

Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.

Combinaisons linéaires : fonctions génératrices de temps

Explore les fonctions génératrices de moments, les combinaisons linéaires et la normalité des variables aléatoires.

Probabilité avancée : Quiz

Couvre un quiz sur les concepts et les calculs de probabilité avancés.

Théorie statistique : Fondamentaux

Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.

Indépendance et produits

Couvre l'indépendance entre les variables aléatoires et les mesures de produits dans la théorie des probabilités.