Méthodes d'acceptation-rejet: Techniques avancées

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (29)

Page 2 sur 3

Théorème des limites centrales: Illustration et applications

Explore le théorème de la limite centrale et ses implications statistiques dans les variables aléatoires.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.

Probabilités et statistiques

Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.

Tests d'hypothèse et intervalles de confiance: concepts clés

Fournit un aperçu des tests d'hypothèses et des intervalles de confiance dans les statistiques, y compris des exemples pratiques et des concepts clés.

Distribution normale : propriétés et calculs

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Éléments de statistiques

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

Intervalles de confiance et théorèmes des limites MLE

Explore la construction d'intervalles de confiance et MLE limite les théorèmes pour les grands échantillons.

Théorème des limites centrales: Illustration et applications

Explore le théorème de la limite centrale et ses applications dans l'analyse statistique.

Combinaisons linéaires : fonctions génératrices de temps

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

Théorème de la limite centrale

Couvre le théorème de la limite centrale, montrant comment les processus aléatoires convergent vers une distribution normale.