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* Tutoriel de base sur numpy/matplotlib
Tutoriel Python/Numpy * Application sur des données réelles
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 Lien vers la séance

* Tutoriel de base sur numpy/matplotlib
Tutoriel Python/Numpy * Application sur des données réelles
TME Vélib * Soumission des TME : lien

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  • Open courses at CMU: link
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  • Open courses at CMU: link
  • Open courses at MIT: link
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  • Open courses at CMU: link
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  • G. Saporta: Probabilites Analyse des Données et Statistique
    * Cours de L3 probabilités et statistiques : lien
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  • G. Saporta: Probabilites Analyse des Données et Statistique
  • Cours de L3 probabilités et statistiques : lien
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  • Cours de L3 probabilités et statistiques : lien
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Bibliographie et références utiles

  • G. Saporta: Probabilites Analyse des Données et Statistique
    *
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  1. Vocabulaire, approche évènementielle : Se représenter concrètement les probabilités sur un univers {$\Omega$}
  2. Variable aléatoire: définition formelle : Définition de Kolmogorov
  3. Caractéristiques d'une loi de probabilité : Espérance, Variances, Quantiles
  4. Lois jointes sur plusieurs VA : Description d'une population sur plusieurs caractères Loi jointe, lois marginales
  5. Probabilités conditionnelles, indépendance :
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Contenu du cours

Rappels de probabilités et statistiques

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Cours 1 : Rappels de probas / stats

Contenu du cours

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blabla

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Contenu du cours

Rappels de probabilités et statistiques

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