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29 relations: Application lipschitzienne, Axiomes des probabilités, Charles Stein, Convergence de variables aléatoires, Différence finie, Distance (mathématiques), Distance de Wasserstein, Distance en variation totale (probabilités), Distance statistique, Divergence (statistiques), Doctorant, Espace métrique, Espace mesurable, Espérance mathématique, Fonction caractéristique (théorie des ensembles), Loi binomiale, Loi de Poisson, Loi de probabilité, Loi Gamma, Loi normale, Mesure de Lebesgue, Mesure de probabilité, Opérateur de différence, Opérateur différentiel, Processus de Poisson, Processus gaussien, Théorème central limite, Théorie des probabilités, Variable aléatoire.
Application lipschitzienne
son graphe sans que jamais la courbe de la fonction passe à l'intérieur. Plus la constante de Kipschitz est petite, plus le cône blanc s'élargit et moins la fonction peut être abrupte. En analyse mathématique, une application lipschitzienne (du nom de Rudolf Lipschitz) est une application possédant une certaine propriété de régularité qui est plus forte que la continuité.
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Axiomes des probabilités
En théorie des probabilités, les axiomes de probabilités, également appelés axiomes de Kolmogorov du nom d'Andreï Nikolaievitch Kolmogorov qui les a développés, désignent les propriétés que doit vérifier une application \mathbb afin de formaliser l'idée de probabilité.
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Charles Stein
Charles Stein est un statisticien américain né le et mort le, professeur émérite de statistiques à l'université Stanford.
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Convergence de variables aléatoires
Dans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires.
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Différence finie
En mathématiques, et plus précisément en analyse, une différence finie est une expression de la forme f(x + b) − f(x + a) (où f est une fonction numérique); la même expression divisée par b − a s'appelle un taux d'accroissement (ou taux de variation), et il est possible, plus généralement, de définir de même des différences divisées.
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Distance (mathématiques)
En mathématiques, une distance est une application qui formalise l'idée intuitive de distance, c'est-à-dire la longueur qui sépare deux points.
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Distance de Wasserstein
En mathématiques et plus particulièrement en théorie des probabilités et en statistique, la distance de Wasserstein (ou distance de Kantorovitch, ou distance de Kantorovitch – Rubinstein) est une distance définie entre des mesures de probabilité sur un espace polonais.
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Distance en variation totale (probabilités)
En mathématiques et plus particulièrement en théorie des probabilités et en statistique, la distance en variation totale (ou distance de variation totale ou encore distance de la variation totale) désigne une distance statistique définie sur l'ensemble des mesures de probabilité d'un espace probabilisable.
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Distance statistique
Représentation de la distance en variation totale (en gris) entre deux fonctions de densité En mathématiques, et plus précisément en théorie des probabilités et en statistique, la notion de distance statistique sert à mesurer l'écart entre deux lois de probabilité.
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Divergence (statistiques)
En statistiques, une divergence est une fonction ou une fonctionnelle qui mesure la dissimilarité d'une loi de probabilité par rapport à une autre.
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Doctorant
Un doctorant ou une doctorante est un chercheur en début de carrière s'engageant, sous la supervision d'un directeur de thèse (en France), ou d'un promoteur (en Belgique), dans un projet de recherche sur une durée variable selon les pays et les statuts.
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Espace métrique
En mathématiques et plus particulièrement en topologie, un espace métrique est un ensemble au sein duquel une notion de distance entre les éléments de l'ensemble est définie.
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Espace mesurable
Un espace mesurable (en théorie de la mesure), également appelé espace probabilisable (en théorie des probabilités), est un couple (X,\mathcal) où X est un ensemble et \mathcal une tribu sur X. Les éléments de \mathcal sont alors appelés des ensembles mesurables de X. Un espace mesurable est rarement utilisé seul: le plus souvent, il est complété d'une mesure \mu en vue de construire un espace mesuré (X,\mathcal,\mu).
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Espérance mathématique
Avec un dé on peut obtenir chaque nombre entre 1 et 6 avec une probabilité de 1/6. Ainsi, l'espérance vaut \frac(1+2+3+4+5+6)6.
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Fonction caractéristique (théorie des ensembles)
En mathématiques, une fonction caractéristique, ou fonction indicatrice, est une fonction définie sur un ensemble E qui explicite l’appartenance ou non à un sous-ensemble F de E de tout élément de E. Formellement, la fonction caractéristique d’un sous-ensemble F d’un ensemble E est une fonction: \begin \chi_F: E & \longrightarrow & \ \\ x & \longmapsto & \left\.
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Loi binomiale
En théorie des probabilités et en statistique, la loi binomiale modélise la fréquence du nombre de succès obtenus lors de la répétition de plusieurs expériences aléatoires identiques et indépendantes.
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Loi de Poisson
Pas de description.
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Loi de probabilité
400px En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard.
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Loi Gamma
Pas de description.
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Loi normale
En théorie des probabilités et en statistique, les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires.
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Mesure de Lebesgue
La mesure de Lebesgue est une mesure qui étend le concept intuitif de volume à une très large classe de parties de l'espace.
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Mesure de probabilité
0-521-62128-3 https://books.google.com/books?id.
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Opérateur de différence
En mathématiques, l'opérateur de différence fait correspondre à une application, f, une autre application de la forme x\mapsto f(x+a)-f(x+b).
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Opérateur différentiel
En mathématiques, et plus précisément en analyse, un opérateur différentiel est un opérateur agissant sur des fonctions différentiables.
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Processus de Poisson
Schéma expliquant le processus de Poisson Un processus de Poisson, nommé d'après le mathématicien français Siméon Denis Poisson et la loi du même nom, est un processus de comptage classique dont l'équivalent discret est la somme d'un processus de Bernoulli.
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Processus gaussien
En théorie des probabilités et en statistiques, un processus gaussien est un processus stochastique (une collection de variables aléatoires avec un index temporel ou spatial) de telle sorte que chaque collection finie de ces variables aléatoires suit une loi normale multidimensionnelle; c'est-à-dire que chaque combinaison linéaire est normalement distribuée.
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Théorème central limite
La loi normale, souvent appelée la « courbe en cloche ». Le théorème central limite (aussi appelé théorème limite central, théorème de la limite centrale ou théorème de la limite centrée) établit la convergence en loi de la somme d'une suite de variables aléatoires vers la loi normale.
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Théorie des probabilités
La théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude.
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Variable aléatoire
La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire.
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