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CS-101: Advanced information, computation, communication I

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Séances de ce cours (309)

Probabilité discrète: théorie classique et exemples

Explore la théorie classique des probabilités de Pierre-Simon Laplace à travers des exemples tels que les lancers de dés et les loteries.

Probabilité : complément et union d’événements

Explore la probabilité d'événements et d'unions complémentaires, avec des exemples sur les lancers de dés et la sélection des numéros.

Distributions de probabilités : notions de base

Présente les distributions de probabilité, la distribution uniforme, les probabilités d'événements, les compléments, les unions et les événements disjoints.

Probabilité conditionnelle : Partie B

Couvre la probabilité conditionnelle et l'indépendance des événements à l'aide d'exemples familiaux.

Probabilité conditionnelle : bases et exemples

Explique la probabilité conditionnelle à travers des dés et des exemples de pièces de monnaie.

Probabilité : Procès Bernoulli

Explore les essais Bernoulli, les essais indépendants et la distribution binomiale.

Logique du prédicat : Quiz Questions Réponses

Couvre les réponses aux questions de quiz sur la logique des prédicats.

Théorème de Bayes: Applications de probabilité

Introduit le théorème de Bayes pour le calcul des probabilités conditionnelles dans les scénarios de tests de maladies.

Probabilité avancée : Variables aléatoires indépendantes

Explore les variables aléatoires indépendantes et calcule les probabilités pour les variables dépendantes en utilisant des exemples de dés.

Probabilité avancée : questions organisationnelles

Couvre des informations importantes concernant l'examen à venir et met l'accent sur le niveau de difficulté attendu.

Probabilité avancée : résumé

Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.

Probabilité avancée : Quiz

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

Probabilité avancée : exemples

Couvre la distribution géométrique, les pièces biaisées, le nombre attendu de flips et la génération de nombres aléatoires.

Variables aléatoires : bases et exemples

Explique les variables aléatoires, les distributions et les essais Bernoulli avec des exemples de pièces de monnaie.

Probabilité avancée : valeur attendue

Explore la valeur attendue dans la théorie des probabilités, y compris les jets de dés et les essais Bernoulli.

Linéarité des attentes

Couvre la preuve de la linéarité des attentes pour les variables aléatoires indépendantes et discute des propriétés de la valeur attendue.

Linéarité des attentes : théorème et inversions des permutations

Discute de la linéarité du théorème des attentes et des inversions dans les permutations.

Logique du prédicat : Quiz Réponses Analyse

Analyse les réponses au quiz sur la logique des prédicats, couvrant les quantificateurs, les implications et les négations.

Variance : Variables aléatoires indépendantes et essais Bernoulli

Explore la formule de Bienaymé pour les variables aléatoires indépendantes et la variance dans les essais Bernoulli.

Variance : définition, exemples et théorèmes

Couvre la définition de la variance, des exemples, des théorèmes et des applications dans la théorie des probabilités.

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