Générateurs de fonctions

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Intégration Monte-Carlo

Couvre l'intégration, la simulation et la transformation de Monte-Carlo puise dans différentes distributions.

Théorème des limites centrales: Illustration et applications

Explore le théorème de la limite centrale et ses implications statistiques dans les variables aléatoires.

Distributions de probabilité: Bases et propriétés

Couvre les bases des distributions de probabilité, y compris la moyenne, la variance et les propriétés des variables aléatoires.

Estimateurs et intervalles de confiance

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

Probabilité et statistiques

Explore les variables aléatoires conjointes, la densité conditionnelle et l'indépendance en probabilités et en statistiques.

Variance et covariance : propriétés et exemples

Explore la variance, la covariance et les applications pratiques en statistiques et probabilités.

Distributions courantes : Moments et FMM

Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.

Génération du moment de la fonction et distribution normale multivariée

Explore les fonctions génératrices de moment et les distributions normales multivariées dans les probabilités et les statistiques.

Inférence statistique : variables aléatoires

Couvre les variables aléatoires, les fonctions de probabilité, les attentes, les variances et les distributions conjointes.

Principe des grandes déviations : le théorème de Cramer

Couvre le théorème de Cramer et l'inégalité de Hoeffding dans le contexte du principe des grandes déviations.

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