Simulation stochastique : Générateurs de nombres aléatoires
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Couvre le développement d'un jeu interactif de devinage de nombres dans MATLAB, démontrant une initialisation variable, la génération aléatoire de nombres et l'entrée interactive de l'utilisateur.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Explore les tests de spécification, l'apprentissage automatique, le surajustement, la régularisation, les tests de prédiction et la sélection de variables.
Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Examine les tests d'hypothèse dans les statistiques, en mettant l'accent sur la prise de décision basée sur des données d'échantillon et le contrôle des probabilités d'erreurs.
Explore les tests t, les intervalles de confiance, l'ANOVA et les tests d'hypothèse dans les statistiques, en soulignant l'importance d'éviter les fausses découvertes et de comprendre la logique derrière les tests statistiques.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore l'application du modèle Weibull aux données aléatoires et son importance dans l'analyse de la force matérielle et de la probabilité de défaillance.
