Explore les copules dans les statistiques multivariées, couvrant les propriétés, les erreurs et les applications dans la modélisation des structures de dépendance.
Explore le théorème de la limite centrale, la covariance, la corrélation, les variables aléatoires articulaires, les quantiles et la loi des grands nombres.
Couvre les statistiques descriptives, les tests d'hypothèses et l'analyse de corrélation avec diverses distributions de probabilités et des statistiques robustes.
Couvre les principes de régression de mélange gaussien, la modélisation des densités articulaires et conditionnelles pour les ensembles de données multimodaux.
Explorer la théorie principale de l'analyse des composants, les propriétés, les applications et les tests d'hypothèse dans les statistiques multivariées.
Explore l'estimation de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.
