Séances de cours associées à Levy Vols & Brownian Motion

Vols de levy et théorème de limite centrale

Couvre les vols Levy, Central Limit Theorem et Mesoscopique Master Equation avec des taux de transition dans un système d'assurance.

Introduction à la science des données

Présente les sujets de la science des données, les méthodes d'évaluation et l'organisation des cours pour le semestre.

Générer des fonctions : Propriétés et applications

Explore les fonctions génératrices, Laplace transforme, et leur rôle dans les distributions de probabilités.

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

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.

Régression linéaire: Théorie et applications

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

Introduction aux variables aléatoires continues : distributions de probabilité

Introduit des variables aléatoires continues et leurs distributions de probabilité, en mettant l'accent sur leurs applications en statistique et en science des données.

Variables aléatoires et valeur prévue

Introduit des variables aléatoires, des distributions de probabilité et des valeurs attendues au moyen d'exemples pratiques.

Distributions courantes : Fonctions génératrices de minute

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

Motion Brownian : Fondements et demandes

Explore les fondamentaux du mouvement brownien, y compris la position des particules et les fonctions de distribution.

Probabilité avancée : résumé

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

Distributions de probabilité : Moments et transformations

Couvre les moments de calcul et les transformations de la distribution des probabilités.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Distributions de probabilités dans les études environnementales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Analyse de la pollution atmosphérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.

Probabilité et statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.

Martingales et Brownian Motion Construction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la construction du mouvement brownien avec des trajectoires continues et la dimension de son zéro.

Quantification des distributions de probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la quantification des distributions de probabilité, le regroupement statistique des moyennes k, l'estimation moyenne, les méthodes de regroupement robustes et les questions de recherche ouvertes.

Théorie avancée de l'information: F-Divergences et erreur de généralisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre f-divergences et erreur de généralisation dans la théorie de l'information avancée.

Densité conditionnelle et espérance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.