Fouad Sabry

Fonction de distribution cumulative (eBook, ePUB)

Une approche mathématique de la modélisation probabiliste en robotique
Übersetzer: Souplet, Nicholas

• Format: ePub

Produktbeschreibung

1 : Fonction de distribution cumulative - Présente la CDF et son rôle fondamental en probabilité.

2 : Distribution de Cauchy - Examine cette distribution de probabilité clé et ses applications.

3 : Valeur attendue - Discute du concept de résultats attendus dans les processus statistiques.

4 : Variable aléatoire - Explore le rôle des variables aléatoires dans les modèles probabilistes.

5 : Indépendance (théorie des probabilités) - Analyse les événements indépendants et leur signification.

6 : Théorème central limite - Détaille l'impact de ce théorème fondamental sur l'approximation des données.

7 : Fonction de densité de probabilité - Décrit la PDF et son lien avec les distributions continues.

8 : Convergence des variables aléatoires - Explique les types de convergence et leur importance en robotique.

9 : Fonction génératrice de moments - Couvre les fonctions qui résument les caractéristiques de la distribution.

10 : Fonction génératrice de probabilités - Présente les fonctions génératrices en probabilité.

11 : Espérance conditionnelle - Examine les valeurs attendues dans certaines conditions connues.

12 : Distribution de probabilité conjointe - Décrit la probabilité de plusieurs événements aléatoires.

13 : Distribution de Lévy - Étudie cette distribution et sa pertinence en robotique.

14 : Théorie du renouvellement - ¿¿Explore la théorie essentielle à la modélisation d'événements répétitifs en robotique.

15 : Système de Dynkin - Discute du rôle de ce système dans la structure de probabilité.

16 : Fonction de distribution empirique - Examine l'estimation de la distribution en fonction des données.

17 : Fonction caractéristique - Analyse les fonctions qui capturent les propriétés de la distribution.

18 : PiSystem - Examine les pisystems pour la construction de mesures de probabilité.

19 : Transformation intégrale de probabilité - Présente la transformation des variables aléatoires.

20 : Preuves de convergence des variables aléatoires - Fournit des preuves essentielles à la fiabilité de la robotique.

21 : Convolution des distributions de probabilité - Explore les distributions combinées en robotique.

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Produktdetails

• Verlag: Un Milliard De Personnes Informées [French]
• Seitenzahl: 422
• Erscheinungstermin: 17. Dezember 2024
• Französisch
• ISBN-13: 6610000686292
• Artikelnr.: 72637346