Séances de cours associées à Covariance

Composantes principales : Propriétés et applications

Explore les principales composantes, la covariance, la corrélation, le choix et les applications dans l'analyse des données.

Estimation de R: Moments et Covariance

Couvre l'estimation de R, en mettant l'accent sur les moments et la covariance.

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.

Statistiques multivariées: Wishart et Hotelling T2

Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.

Quantifier la dépendance statistique: Covariance et corrélation

Explore la covariance, la corrélation et l'information mutuelle dans la quantification de la dépendance statistique entre les variables aléatoires.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Couvre la distribution normale multivariée, les propriétés et les méthodes d'échantillonnage.

Cadres dynamiques dans la gravité : Observables, Localité et Covariance

Explore les cadres dynamiques en gravité, en mettant l'accent sur les observables, la localité et la covariance.

Théorème des limites centrales : propriétés et applications

Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.

Génération gaussienne conditionnelle

Explore la génération de distributions gaussiennes multivariées et les défis de la factorisation des matrices de covariance.

Covariance des mesures différenciées

Explore le concept de covariance dans les mesures différenciées et la corrélation entre les observations.

Dépendance et corrélation

Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.

Variance et covariance : propriétés et exemples

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

PCA : Dérivation et optimisation

Couvre la dérivation de la projection PCA, la minimisation des erreurs et l'optimisation du vecteur propre.

Analyse des composantes principales : compréhension de la structure des données

Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.

Modèles stochastiques pour les communications

Couvre les vecteurs aléatoires, les modèles stochastiques, les fonctions, les matrices et les attentes dans les systèmes de communication.

Propagation de l'incertitude : Estimation et distribution

Discute de l'estimation et de la propagation de l'incertitude dans les variables aléatoires et de l'importance de gérer l'incertitude dans l'analyse statistique.

Relations fluctuante-dissipation pour les diffusions réversibles

Couvre la réponse linéaire, les états stables, Girsanov transforme et les limites de covariance dans les diffusions réversibles.

Modèles Max-Stable: Smith et Schlather

Couvre les modèles Smith et Schlather max-stable, explorant leur validité et leur interprétation.

Lois stables: théorème de Lindeberg-Rafeller

Couvre le théorème de Lindeberg-Rafeller, discutant des fonctions caractéristiques, des problèmes de moment et du théorème de la limite centrale.

Apprentissage sans supervision: PCA & K-means

Couvre l'apprentissage non supervisé avec l'APC et les moyennes K pour la réduction de dimensionnalité et le regroupement des données.