Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, couvrant les réseaux échantillonnés bruyants, l'estimation de la probabilité, les réseaux multicouches et les réseaux dirigés.
Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Explore le lien entre les graphiques et les probabilités, en mettant l'accent sur les probabilités modulaires et super modulaires et les propriétés de corrélation.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explique lestimation, la corrélation et la corrélation Pearson dans les statistiques, en se concentrant sur la mesure et la description des relations entre les variables.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
