Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Distributions de probabilité: Bases et propriétés

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (56)

Variables aléatoires : Introduction et essais Bernoulli Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des variables aléatoires, approximation, convergence et essais Bernoulli dans les statistiques.

Variables aléatoires conjointes : lois marginales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les variables aléatoires conjointes, les lois marginales et les implications dindépendance.

Théorème des limites centrales: Illustration et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Distribution normale : caractéristiques et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les caractéristiques et l'importance de la distribution normale, y compris des exemples et des scénarios de traitement.

Familles spéciales de modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.

Visualisation des nombres aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique comment les constantes affectent la moyenne et la variance des nombres aléatoires.

Conception hydrologique: probabilités et statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'application de la probabilité et des statistiques dans la conception hydrologique, couvrant des sujets tels que la période de retour, l'évaluation des risques et l'analyse des données empiriques.

Transformations des variables Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le calcul des fonctions de distribution cumulative et des fonctions de densité de probabilité pour les variables aléatoires transformées.

Théorème des limites centrales: Illustration et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Distribution binomiale en R Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit la distribution binomiale en R avec des exemples de n lancers de pièces.

Vecteurs aléatoires : modèles stochastiques pour les communications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les vecteurs aléatoires, la probabilité articulaire et les variables aléatoires gaussiennes dans les modèles de communication.

Modèles linéaires généralisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.

Propriétés d'attente : linéarité, formule d'exclusion-inclusion Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les propriétés des attentes et des exemples de calcul des attentes pour les variables aléatoires.

Conception hydrologique et hydraulique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la conception de travaux d'ingénierie pour les inondations, en se concentrant sur la détermination des inondations sur 100 ans et l'effondrement des digues lors d'événements extrêmes.

Précipitations et conception hydrologique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes pour définir la tempête de conception, la distribution empirique des maxima de pluie, la distribution de Gumbel, et les relations intensité-durée-fréquence.

La stationnarité dans les processus stochastiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.

Page 3 sur 3