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Linéarité des attentes : méthode du premier moment
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Séances de cours associées (48)
États quantiques et opérateurs
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Couvre la description des états en mécanique quantique et leur relation avec la probabilité, les valeurs d'attente et l'équation de Schrdinger.
Loi des grands nombres : Convergence forte
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Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.
Densité conditionnelle et espérance
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Explore la densité conditionnelle, les attentes et l'indépendance des variables aléatoires avec des exemples pratiques.
Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires
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Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.
Probabilité et statistiques
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Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.
Éléments de statistiques
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Introduit des concepts statistiques clés comme la probabilité, les variables aléatoires et la corrélation, avec des exemples et des explications.
Variables aléatoires et covariance
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Couvre les variables aléatoires, les variances et la covariance, ainsi que la probabilité dans les graphiques aléatoires.
Théorème des limites centrales : propriétés et applications
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Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Introduction à l'inférence
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Couvre les bases de la théorie des probabilités, des variables aléatoires, de la probabilité conjointe et de l'inférence.
Causal Systems & Transforms: Delay Operator Interprétation des opérateurs de retard
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Couvre z Variable en tant qu'opérateur de retard, systèmes réalisables, théorie des probabilités, processus stochastiques et espaces de Hilbert.
Théorie statistique : Fondamentaux
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Couvre les bases de la théorie statistique, y compris les modèles de probabilité, les variables aléatoires et les distributions déchantillonnage.
Estimation de R: Moments d'une distribution
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Explique l'importance des moments dans la mesure des propriétés de distribution, comme l'attente et la variance.
L'inégalité de Markov et le lemme de Hoeffding
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Présente l'inégalité de Markov et le lemme de Hoeffding pour analyser le comportement des variables aléatoires.
Analyse des données: mesures de corrélation
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Couvre les bases de l'analyse des données, en mettant l'accent sur les concepts statistiques et les mesures de corrélation.
Familles et projections orthogonales
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Introduit des familles orthogonales, des bases orthonormales et des projections dans l'algèbre linéaire.
Transformations linéaires : Amandes et images
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Couvre les noyaux et les images des transformations linéaires entre les espaces vectoriels, illustrant les propriétés et fournissant des preuves.
Loi des grands nombres : probabilité
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Explore la convergence des moyennes de variables aléatoires et des fréquences empiriques dans la théorie des probabilités.
Applications linéaires : Injectivité et Surjectivité
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Explore les applications linéaires injectives et surjectives, la composition des cartes et les relations matricielles dans les espaces vectoriels.
Probabilité et indépendance
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Explore la probabilité, l'indépendance et la fiabilité du système dans les processus décisionnels et les événements.
Orthogonalité et moindres carrés
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Introduit l'orthogonalité entre les vecteurs, les angles et les propriétés du complément orthogonal dans les espaces vectoriels.
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