Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
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.
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 probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
Couvre les processus ponctuels, les critères de convergence, les fonctions de Laplace, les processus gaussiens, les fonctions de covariance et la stationnarité intrinsèque.
Explore les modèles de mélange, y compris les mélanges discrets et continus, et leur application dans la capture de l'hétérogénéité du goût dans les populations.
Explore les implications de l'expérience Luria-Delbrck sur les mécanismes évolutifs et l'importance des probabilités dans la compréhension des données biologiques.
Couvre les modèles de précipitations déterministes et stochastiques dans l'ingénierie des ressources en eau, y compris la génération, l'étalonnage et des modèles spatialement explicites.
Couvre les méthodes Monte Carlo pour simuler la diffusion d'une seule particule dans des matériaux cimentaires, y compris les fonctions aléatoires et les générateurs de nombres.
Explore les variables aléatoires, les densités de probabilité, la distribution gaussienne et les probabilités conditionnelles dans les systèmes de mesure.
