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Variables aléatoires et valeur prévue

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Séances de cours associées (64)

Probabilité et statistiques

Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.

Probabilités avancées : Variables aléatoires et valeurs attendues

Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Théorie de la probabilité : Solutions à moyen terme

Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.

Variables aléatoires : valeur attendue

Couvre les concepts de probabilité avancés, y compris les variables aléatoires et le calcul de la valeur attendue.

Distributions de probabilités dans les études environnementales

Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.

Probabilités et statistiques : théorèmes fondamentaux

Explore les théorèmes fondamentaux dans la probabilité et les statistiques, les lois de probabilité conjointes et les distributions marginales.

Probabilité et statistiques

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

Variables aléatoires continues

Explore les variables aléatoires continues, les fonctions de densité, les variables articulaires, l'indépendance et les densités conditionnelles.

Densité conditionnelle et espérance

Couvre la densité conditionnelle, l'indépendance des variables aléatoires, les attentes et le calcul de la variance.

Probabilité et statistiques

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

Variables aléatoires continues

Couvre les variables aléatoires continues, les fonctions de densité de probabilité et les distributions, avec des exemples pratiques.

Densité conditionnelle et espérance

Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.

Variables aléatoires continues : idées de base

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

Probabilité et statistiques

Couvre le paradoxe de Simpson, les distributions de probabilités, et des exemples de vie réelle dans les probabilités et les statistiques.

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.

Probabilité avancée : résumé

Couvre les variables aléatoires, les espaces déchantillons, les distributions de probabilité, les fonctions, la valeur attendue, la variance et les estimations.

Introduction aux variables aléatoires continues : distributions de probabilité

Introduit des variables aléatoires continues et leurs distributions de probabilité, en mettant l'accent sur leurs applications en statistique et en science des données.

Probabilité et statistiques

Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.

Convergence des variables aléatoires

Explore différents modes de convergence pour les variables aléatoires.