Couvre le caractère aléatoire et l'information dans les données biologiques, en se concentrant sur des variables aléatoires discrètes et leur quantification.
Explore le problème de collectionneur Carpan, en analysant les temps d'achèvement attendus et les temps d'attente pour la collecte de différents objets uniformément au hasard.
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.
Introduit des fonctions de masse de probabilité pour des variables aléatoires discrètes et diverses distributions, en mettant l'accent sur le calcul des attentes.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Explore l'apprentissage des modèles latents dans des structures graphiques, en se concentrant sur des scénarios avec des échantillons incomplets et en introduisant la notion de distance entre les variables.
