Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
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Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.
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Explore le calcul de la distance de bout en bout dans la théorie des polymères, en se concentrant sur l'isotropie, les distributions de probabilité et le modèle de Kratky-Porod.
Introduit des variables aléatoires et leur signification dans la théorie de l'information, couvrant des concepts tels que la valeur attendue et l'entropie de Shannon.
