Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Explore le théorème de Bayes pour la détection de pièces défectueuses, les variables aléatoires discrètes et les fonctions de distribution, avec des exemples pratiques et des exercices.
Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
Introduit des fonctions de masse de probabilité pour des variables aléatoires discrètes et diverses distributions, en mettant l'accent sur le calcul des attentes.
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.
Couvre la théorie du mouvement brownien, de la diffusion et des promenades aléatoires, en mettant l'accent sur la théorie d'Einstein pour le mouvement unidimensionnel.
Déplacez-vous dans les probabilités, les statistiques, les paradoxes et les variables aléatoires, montrant leurs applications et propriétés du monde réel.
Explore les modes de convergence des probabilités et des statistiques, illustre les concepts avec des exemples et discute du théorème de la continuité.
