
1 - Chaînes de Markov : cours et exercices corrigés |
2 - Foundations of probability |
3 - Le raisonnement bayésien : modélisation et inférence |
4 - Processus stochastiques et applications |
5 - Basic probability theory |
6 - Discrete markov chains |
7 - Etude numériques des chaînes de Markov et applications |
9 - Inégalités de déviations, principe de déviations modérées et théorèmes limites pour des processus indexés par un arbre binaire et pour des modèles markoviens |
10 - Introduction to probability and statistics : From a Baysian viewpoint : Part 1 : Probability |