Distributions familiales exponentielles

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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.

Théorie de la vraisemblance maximale et applications

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.

Distributions courantes : Fonctions génératrices de minute

Explore les distributions de probabilités communes, les distributions spéciales et les concepts d'entropie.

Modèles de probabilité: Principes fondamentaux

Introduit les bases des modèles de probabilité, couvrant les variables aléatoires, les distributions et l'estimation statistique.

Distributions de probabilité: Bases et propriétés

Couvre les bases des distributions de probabilité, y compris la moyenne, la variance et les propriétés des variables aléatoires.

Limites fondamentales de l'apprentissage basé sur le graduat

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.

Théorie de l'échantillonnage: Statistiques pour les mathématiciens

Couvre la théorie de l'échantillonnage, en mettant l'accent sur les statistiques pour les mathématiciens.

Justification statistique des moindres carrés

Explore la justification statistique des moindres carrés et des modèles linéaires généralisés.

Régression linéaire: Théorie et applications

Couvre la théorie et les applications pratiques de la régression linéaire.

Max Entropy et Monte Carlo

Explore l'entropie maximale, l'entropie de Shannon, les multiplicateurs de Lagrange et les techniques d'échantillonnage Monte Carlo.