このコースについて

57,140 最近の表示

受講生の就業成果

60%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約15時間で修了
英語

受講生の就業成果

60%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約15時間で修了
英語

提供:

Placeholder

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up90%(1,196 件の評価)Info
1

1

3時間で修了

Week 1: Introduction & Renewal processes

3時間で修了
13件のビデオ (合計89分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
13件のビデオ
Welcome1 分
Week 1.1: Difference between deterministic and stochastic world4 分
Week 1.2: Difference between various fields of stochastics6 分
Week 1.3: Probability space8 分
Week 1.4: Definition of a stochastic function. Types of stochastic functions.4 分
Week 1.5: Trajectories and finite-dimensional distributions5 分
Week 1.6: Renewal process. Counting process7 分
Week 1.7: Convolution11 分
Week 1.8: Laplace transform. Calculation of an expectation of a counting process-17 分
Week 1.9: Laplace transform. Calculation of an expectation of a counting process-26 分
Week 1.10: Laplace transform. Calculation of an expectation of a counting process-38 分
Week 1.11: Limit theorems for renewal processes14 分
3件の学習用教材
About the University10 分
Rules on the academic integrity in the course10 分
Quiz-1 answers and solutions10 分
1の練習問題
Introduction & Renewal processes30 分
2

2

2時間で修了

Week 2: Poisson Processes

2時間で修了
17件のビデオ (合計89分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
17件のビデオ
Week 2.2: Definition of a Poisson process as a special example of renewal process. Exact forms of the distributions of the renewal process and the counting process-23 分
Week 2.3: Definition of a Poisson process as a special example of renewal process. Exact forms of the distributions of the renewal process and the counting process-34 分
Week 2.4: Definition of a Poisson process as a special example of renewal process. Exact forms of the distributions of the renewal process and the counting process-44 分
Week 2.5: Memoryless property5 分
Week 2.6: Other definitions of Poisson processes-13 分
Week 2.7: Other definitions of Poisson processes-24 分
Week 2.8: Non-homogeneous Poisson processes-14 分
Week 2.9: Non-homogeneous Poisson processes-24 分
Week 2.10: Relation between renewal theory and non-homogeneous Poisson processes-14 分
Week 2.11: Relation between renewal theory and non-homogeneous Poisson processes-27 分
Week 2.12: Relation between renewal theory and non-homogeneous Poisson processes-34 分
Week 2.13: Elements of the queueing theory. M/G/k systems-19 分
Week 2.14: Elements of the queueing theory. M/G/k systems-25 分
Week 2.15: Compound Poisson processes-16 分
Week 2.16: Compound Poisson processes-26 分
Week 2.17: Compound Poisson processes-33 分
1件の学習用教材
Quiz-2 answers and solutions10 分
1の練習問題
Poisson processes & Queueing theory14 分
3

3

2時間で修了

Week 3: Markov Chains

2時間で修了
7件のビデオ (合計73分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
7件のビデオ
Week 3.2: Matrix representation of a Markov chain. Transition matrix. Chapman-Kolmogorov equation11 分
Week 3.3: Graphic representation. Classification of states-110 分
Week 3.4: Graphic representation. Classification of states-24 分
Week 3.5: Graphic representation. Classification of states-37 分
Week 3.6: Ergodic chains. Ergodic theorem-16 分
Week 3.7: Ergodic chains. Ergodic theorem-215 分
1件の学習用教材
Quiz-3 answers and solutions10 分
1の練習問題
Markov Chains12 分
4

4

2時間で修了

Week 4: Gaussian Processes

2時間で修了
8件のビデオ (合計87分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
8件のビデオ
Week 4.2: Gaussian vector. Definition and main properties19 分
Week 4.3: Connection between independence of normal random variables and absence of correlation13 分
Week 4.4: Definition of a Gaussian process. Covariance function-15 分
Week 4.5: Definition of a Gaussian process. Covariance function-210 分
Week 4.6: Two definitions of a Brownian motion18 分
Week 4.7: Modification of a process. Kolmogorov continuity theorem7 分
Week 4.8: Main properties of Brownian motion6 分
1件の学習用教材
Quiz-4 answers and solutions10 分
1の練習問題
Gaussian processes12 分

レビュー

確率過程 からの人気レビュー

すべてのレビューを見る

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。