Couvre les vecteurs aléatoires, la distribution articulaire, les fonctions de densité conditionnelle, l'indépendance, la covariance, la corrélation et l'attente conditionnelle.
Explore les promenades aléatoires sur des espaces discrets et leurs propriétés, y compris les variables aléatoires multivariées et les distributions de Poisson.
Explore les méthodes avancées d'acceptation-rejet, l'échantillonnage à partir de la distribution normale et la génération de variables aléatoires multivariées.
Discute des principes fondamentaux de la probabilité et des processus stochastiques, en se concentrant sur les variables aléatoires, leurs propriétés et leurs applications dans le traitement statistique du signal.
Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.
