Fonction de distribution cumulative: Une approche mathématique de la modélisation probabiliste en robotique
About this audiobook
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.
