Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 2
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Course Summary
This course on Coursera is an introduction to probability theory and its applications. It covers topics such as random variables, probability distributions, and limit theorems.Key Learning Points
- Learn the fundamentals of probability theory and its applications
- Understand concepts such as random variables and probability distributions
- Apply probability theory to real-world scenarios
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $113,000
- India: ₹1,050,000
- Spain: €45,000
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- India: ₹550,000
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Learning Outcomes
- Understand the fundamentals of probability theory
- Be able to apply probability theory to real-world scenarios
- Understand concepts such as random variables and probability distributions
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of algebra
- Familiarity with calculus
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
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- Andrew Gelman
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Description
Ce cours d'introduction aux probabilités a la même contenu que le cours de tronc commun de première année de l'École polytechnique donné par Sylvie Méléard.
Outline
- VECTEURS ALÉATOIRES (1/2)
- Séance 1 : LOI D'UN VECTEUR ALÉATOIRE
- Séance 2 : MOMENTS
- Séance 3 : LOIS CONDITIONNELLES
- LA MÉTHODE DU REJET
- ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : LA MÉTHODE DU REJET
- Loi triangulaire
- Régression linéaire
- Aiguille de Buffon
- Loi triangulaire (*)
- Régression linéaire (**)
- Aiguille de Buffon (**)
- QCM de la semaine
- VECTEURS ALÉATOIRES (2/2)
- Séance 4 : VECTEURS ALÉATOIRES INDÉPENDANTS
- Séance 5 : CALCUL DE LOIS
- EXEMPLES DE MÉTHODES PARTICULIÈRES
- ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : INDÉPENDANCE ET FLÉCHETTES ALÉATOIRES
- Lois de Gauss et de Cauchy
- Calculs sur les lois Gamma
- Pannes informatiques
- Loi paire flippée
- Lois de Gauss et de Cauchy (*)
- Calculs sur les lois gamma (**)
- Pannes informatiques (**)
- Loi paire flippée (**)
- QCM de la semaine
- CONVERGENCES ET LOI DES GRANDS NOMBRES (1/2)
- Séance 1 : SOMMES DE VARIABLES ALÉATOIRES
- Séance 2 (1/2) : CONVERGENCES
- Séance 3 (2/2) : CONVERGENCES
- Séance 4 : LOI DES GRANDS NOMBRES
- ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : LA LOI DES GRANDS NOMBRES
- Minimum et maximum de variables aléatoires uniformes
- La convergence presque-sûre implique la convergence en probabilité
- Une métrique pour la convergence en probabilité
- Exemples de convergence de variables aléatoires
- Une condition de moment pour la convergence en moyenne
- Une condition suffisante pour la convergence presque-sûre
- Minimum et maximum de variables aléatoires i.i.d. uniformes (*)
- La convergence presque sûre implique la convergence en probabilité (*)
- Une métrique pour la convergence en probabilité (*)
- Exemples de convergence de variables aléatoires (**)
- Une condition de moment pour la convergence en moyenne (**)
- Une condition suffisante pour la convergence presque sûre (**)
- QCM de la semaine
- CONVERGENCES ET LOI DES GRANDS NOMBRES (2/2)
- Séance 5 : APPLICATIONS DE LA LOI DES GRANDS NOMBRES
- ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : CONVERGENCE DE LA FONCTION DE RÉPARTITION EMPIRIQUE
- MÉTHODE DE MONTE CARLO (INTRODUCTION)
- MÉTHODE DE MONTE CARLO (FONDEMENT)
- ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : LES AIGUILLES DE BUFFON
- Placement risqué (difficulté **)
- Placement risqué (*)
- QCM de la semaine
- FONCTIONS CARACTÉRISTIQUES, CONVERGENCE EN LOI ET THÉORÈME DE LA LIMITE CENTRALE (1/2)
- Séance 1 : FONCTIONS CARACTÉRISTIQUES
- Séance 2 : FONCTIONS CARACTÉRISTIQUES (suite)
- FONCTIONS CARACTÉRISTIQUES, CONVERGENCE EN LOI ET THÉORÈME DE LA LIMITE CENTRALE (2/2)
- Séance 3 : CONVERGENCE EN LOI
- Séance 4 : CONVERGENCE EN LOI (suite)
- Séance 5 : THÉORÈME DE LA LIMITE CENTRALE
- ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : THÉORÈME DE LA LIMITE CENTRALE
- INTERVALLES DE CONFIANCE D'UN SONDAGE
- ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : INTERVALLES DE CONFIANCE
- Trois exemples de convergence en loi
- Erreurs d’arrondi
- Second tour d'une élection présidentielle
- La convergence du Théorème Central Limite ne peut pas être en probabilité
- Test de moyenne nulle
- Trois exemples de convergence en loi (*)
- Erreurs d'arrondi (*)
- Second tour d'une élection présidentielle (**)
- La convergence du théorème limite central ne peut pas être en probabilité (**)
- Test de moyenne nulle (***)
- QCM de la semaine
Summary of User Reviews
Discover the exciting world of probabilities and enhance your analytical skills with this course on Coursera. Students love the engaging content and practical exercises, making it a top pick for anyone interested in probability theory.Key Aspect Users Liked About This Course
The course has practical exercises that help students enhance their analytical skills.Pros from User Reviews
- Engaging content that keeps students interested
- Instructors are knowledgeable and provide clear explanations
- Course materials are well-organized and easy to follow
- Excellent for beginners and those with some background in probability theory
- The quizzes and assignments are challenging but not overwhelming
Cons from User Reviews
- Some students feel that the course could benefit from more advanced topics
- Occasional technical issues with the platform
- Not all topics are covered in great depth
- Limited interaction with other students
- No certificate of completion for the free version
Sylvie Méléard
4.5 Raiting
Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 2
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Ce cours d'introduction aux probabilités a la même contenu que le cours de tronc commun de première année de l'École polytechnique donné par Sylvie Méléard....
Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 1
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Ce cours d'introduction aux probabilités a la même contenu que le cours de tronc commun de première année de l'École polytechnique donné par Sylvie Méléard....
