Explore la distribution limite des maxima de composantes de variables aléatoires indépendantes, conduisant à une distribution non dégénérée avec des marges Fréchet unitaires.
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Explore l'échantillonnage d'importance à travers un changement de variable pour accélérer les calculs de Monte Carlo et discute de l'impact sur les estimations stochastiques et l'échelle de variance.
Explore la moyenne, la variance, les fonctions de probabilité, les inégalités et divers types de variables aléatoires, y compris les distributions binomiale, géométrique, Poisson et gaussienne.
Couvre les fondamentaux de la théorie des probabilités, y compris les corollaires, la probabilité conditionnelle, le théorème des probabilités totales et les variables aléatoires.
Explore les valeurs extrêmes dans les variables aléatoires, les applications dans les facteurs environnementaux, la modélisation de la fiabilité, la distribution maximale des blocs et la distribution générale de la valeur extrême.
