Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistique, y compris la loi de probabilité totale, le théorème de Bayes, et l'indépendance des événements.
Guide les élèves à travers une séance d'examen simulé et fournit des idées sur la résolution des probabilités et des exercices de mathématiques discrètes.
Couvre les exercices sur le théorème de Bayes, les fonctions génératrices de moment, le nombre de photons, les probabilités de maladie et les propriétés de distribution.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Couvre les équations de l'élasticité linéaire pour les problèmes statiques avec une petite contrainte, en mettant l'accent sur l'unicité des solutions et les équations de Navier.
Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
