Séance de cours

Théorème des limites centrales : la preuve par le principe de Lindeberg

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Dans cours

COM-417: Advanced probability and applications

In this course, various aspects of probability theory are considered. The first part covers the main theorems in the field (law of large numbers, central limit theorem), while the second part focuses on the theory of martingales and concentration inequalit ...

Description

Cette séance de cours se penche sur la preuve du théorème de la limite centrale en utilisant le principe de Lindeberg, en se concentrant sur la convergence des variables aléatoires. Les diapositives présentent des dérivations mathématiques détaillées et des comparaisons entre différentes variables aléatoires, en soulignant les conditions dans lesquelles le théorème tient. La séance de cours se termine par une discussion sur les implications du théorème de la limite centrale dans la théorie des probabilités et les statistiques.

Enseignant·e·s (2)

Olivier Lévêque

Olivier Lévêque est né en Suisse en 1971. Il a reçu le diplôme d'ingénieur-physicien de l'EPFL en 1995 et obtenu le doctorat au Département de Mathématiques de l'EPFL en 2001. Depuis lors, il travaille au Laboratoire de Théorie de l'Information à l' EPFL. Il a passé l'année académique 2006-2007 au Département d'Electricité de l'Université de Stanford, où il a été nommé chargé de cours. Ses domaines d'intérêt comprennent la théorie de l'information, les matrices aléatoires et les équations aux dérivées partielles stochastiques.

Yanina Yurina Shkel

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Serhat Emre Coban, Anuj Kumar Yadav, Cemre Çadir Cours Advanced probability and applications COM-417 Dans ce cours, différents aspects de la théorie des probabilités sont abordés. La première partie est dévolue à ses principaux théorèmes (loi des grands nombres, théorème central limite), tandis que la seconde partie porte sur la théorie des martingales et inégalités de concentration. Signal processing COM-202 Théorie et appli.du t

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Mars 2020 (mission spatiale)

vignette|upright=1.4|Test de la phase de séparation de l'étage de descente (Sky Crane) et de l'astromobile Perseverance. est une mission spatiale qui consiste à déployer l'astromobile (rover) Perseverance sur le sol martien pour étudier sa surface et collecter des échantillons du sol. Cette mission d'exploration de la planète Mars est développée par le JPL, établissement de la NASA, l'agence spatiale américaine. Elle constitue la première d'une série de trois missions dont l'objectif final est de ramener ces échantillons sur Terre pour permettre leur analyse.

Eau sur Mars

L'eau sur Mars est l'eau présente sur la planète Mars, quelle que soit la forme (solide, liquide, gazeuse, roche hydratée) sous laquelle elle s'y trouve. Le sol martien, d'après les dernières analyses, contient entre 1,5 et 3 % d'eau. Seule une petite quantité de vapeur d'eau est présente dans son atmosphère. Des preuves directes et indirectes de la présence d'eau sur ou sous la surface ont été apportées, telles que des lits de ruisseaux, les calottes polaires, des mesures spectroscopiques, des cratères érodés et des minéraux dont l'existence est liée directement à la présence d'eau liquide (tels que la goethite), de l'hématite cristalline grise, des phyllosilicates, de l'opale et des sulfates.

Mars (planète)

Mars () est la quatrième planète du Système solaire par ordre croissant de la distance au Soleil et la deuxième par ordre croissant de la taille et de la masse. Son éloignement au Soleil est compris entre (206,6 à de kilomètres), avec une période orbitale de martiens ( ou terrestre). C’est une planète tellurique, comme le sont Mercure, Vénus et la Terre, environ dix fois moins massive que la Terre mais dix fois plus massive que la Lune.

Démonstration (logique et mathématiques)

vignette| : un des plus vieux fragments des Éléments d'Euclide qui montre une démonstration mathématique. En mathématiques et en logique, une démonstration est un ensemble structuré d'étapes correctes de raisonnement. Dans une démonstration, chaque étape est soit un axiome (un fait acquis), soit l'application d'une règle qui permet d'affirmer qu'une proposition, la conclusion, est une conséquence logique d'une ou plusieurs autres propositions, les prémisses de la règle.

Convergence de variables aléatoires

Dans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires. La convergence (dans un des sens décrits ci-dessous) de suites de variables aléatoires est un concept important de la théorie des probabilités utilisé notamment en statistique et dans l'étude des processus stochastiques. Par exemple, la moyenne de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées converge presque sûrement vers l'espérance commune de ces variables aléatoires (si celle-ci existe).

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Intégrabilité et convergence uniformes

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Attentes conditionnelles

Couvre l'attente conditionnelle, le théorème de Fubini, et leurs applications dans la théorie des probabilités.

Convergence des probabilités

Explore la convergence des probabilités, discutant des conditions de convergence des séquences variables aléatoires et de l'unicité de la convergence.

Loi des grands nombres : Convergence forte

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.

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