Distribution conjointe des vecteurs aléatoires gaussiens

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Statistiques multivariées: Introduction et méthodes

Introduit des statistiques multivariées, mettant l'accent sur la découverte d'associations entre les composantes des données sous forme vectorielle.

Modèles de mélange gaussien : matrice de probabilité et de covariance

Explore l'indépendance statistique, les modèles de mélange gaussien et l'adaptation des données aux fonctions gaussiennes.

Variables aléatoires : Bases

Introduit les variables aléatoires, la mesure des probabilités, l'attente, les moments et les relations entre les variables aléatoires.

Génération gaussienne conditionnelle

Explore la génération de distributions gaussiennes multivariées et les défis de la factorisation des matrices de covariance.

Estimation maximale de la probabilité : Statistiques multivariées

Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.

Causal Systems & Transforms: Delay Operator Interprétation des opérateurs de retard

Couvre z Variable en tant qu'opérateur de retard, systèmes réalisables, théorie des probabilités, processus stochastiques et espaces de Hilbert.

Vecteurs aléatoires gaussiens : Génération conditionnelle

Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.

Évaluation du modèle VaR

Discute de la précision de Monte Carlo VaR, des intervalles de confiance, des contre-essais et des distributions multivariées.

Inférence statistique : variables aléatoires

Couvre les variables aléatoires, les fonctions de probabilité, les attentes, les variances et les distributions conjointes.

Distributions conjointes

Explore les distributions conjointes, les lois marginales, la covariance, la corrélation et les propriétés de variance.