Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Couvre les processus ponctuels, les critères de convergence, les fonctions de Laplace, les processus gaussiens, les fonctions de covariance et la stationnarité intrinsèque.
Couvre les propriétés et la construction des processus de Poisson à partir de variables aléatoires d'i.i.d. Exp(X), en soulignant l'importance du taux de processus et des distributions de temps de saut.
Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Explore les processus de point dans la théorie des valeurs extrêmes, en se concentrant sur la modélisation des dépassements et la théorie derrière les modèles de point.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Explore la distribution limite des maxima de composantes de variables aléatoires indépendantes, conduisant à une distribution non dégénérée avec des marges Fréchet unitaires.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Couvre les outils mathématiques pour les systèmes de communication et la science des données, y compris la théorie de l'information et le traitement des signaux.
Explore des modèles stochastiques pour les communications, couvrant la moyenne, la variance, les fonctions caractéristiques, les inégalités, diverses variables aléatoires discrètes et continues, et les propriétés de différentes distributions.
Explore les processus de Poisson à travers des exemples et des preuves, en discutant des arrivées de clients dans un magasin et des probabilités connexes.
