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 concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore la dépendance, la corrélation et les attentes conditionnelles en matière de probabilité et de statistiques, en soulignant leur importance et leurs limites.
Explore les théorèmes de limite extrême et l'analyse statistique pour l'analyse d'événements extrêmes comme les précipitations du Venezuela et les données de Venise.
Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.
