Séance de cours
Lemma d'Ito: Variantes et preuves
Séances de cours associées (33)
Variables aléatoires et valeur prévue
Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.
Convergence des variables aléatoires
Explore la convergence des variables aléatoires, la loi des grands nombres et la répartition du temps d'échec.
Distributions conditionnelles de probabilité
Couvre les distributions conditionnelles de probabilité et introduit le concept de la valeur attendue conditionnelle.
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.
Estimateurs et intervalles de confiance
Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.
Théorème des trois séries de Kolmogorov
Explore la loi 0-1 de Kolmogorov, la convergence des variables aléatoires, l'étanchéité et les fonctions caractéristiques.
Estimation et intervalles de confiance
Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.
Probabilités avancées : Variables aléatoires et valeurs attendues
Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
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.
Modes de convergence des variables aléatoires
Couvre les modes de convergence des variables aléatoires et du théorème des limites centrales, en discutant des implications et des approximations.