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Statistiques à variables multiples : distribution normale

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Séances de cours associées (64)

Analyse des composantes principales : Introduction

Introduit l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la maximisation de la variance dans les combinaisons linéaires pour résumer efficacement les données.

Limites fondamentales de l'apprentissage basé sur le graduat

S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.

Dépendance chez les vecteurs aléatoires

Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.

Transformations des densités communes

Couvre les transformations des densités continues articulaires et leurs implications sur les distributions de probabilité.

Vecteurs aléatoires et fonctions de distribution

Couvre les vecteurs aléatoires, la distribution articulaire, les fonctions de densité conditionnelle, l'indépendance, la covariance, la corrélation et l'attente conditionnelle.

Probabilités et statistiques

Couvre les concepts fondamentaux des probabilités et des statistiques, y compris la régression linéaire, les statistiques exploratoires et l'analyse des probabilités.

Probabilité et statistiques

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

Probabilité et statistiques

Couvre les distributions de probabilité, les moments et les variables aléatoires continues.

Analyse des composantes principales : propriétés et applications

Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.

Probabilité et statistiques

Couvre les inégalités, la distribution gaussienne, l'estimation des risques et les tests de méthode de classification dans les probabilités et les statistiques.

Probabilité et statistiques

Couvre p-quantile, approximation normale, distributions articulaires et familles exponentielles en probabilité et en statistiques.

Variables aléatoires et valeur prévue

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

Statistiques multivariées: Introduction et méthodes

Introduit d'importantes méthodes statistiques pour découvrir les associations entre les composantes vectorielles dans les données multivariées.

Éléments de statistiques: Estimations et distributions

Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.

Variance et covariance : propriétés et exemples

Explore la variance, la covariance et les applications pratiques en statistiques et probabilités.

Distribution multinomiale

Couvre la distribution multinomiale, la densité articulaire, la distribution marginale et la distribution conditionnelle.

Causal Systems & Transforms: Delay Operator Interprétation des opérateurs de retard

Couvre z Variable en tant qu'opérateur de retard, systèmes réalisables, théorie des probabilités, processus stochastiques et espaces de Hilbert.

Variables aléatoires continues : idées de base

Explore les variables aléatoires continues et leurs propriétés, y compris les fonctions de support et de distribution cumulative.

Théorie statistique : Fondamentaux

Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.

Principes de base de l'analyse et de la gestion des risques

Présente les bases de l'analyse et de la gestion des risques en génie civil, couvrant les distributions, les rappels statistiques et les techniques d'interprétation mathématique.