
Probabilité et statistiques
Thema PBT


Uriel Martínez Leon


Nicolás García Trillos

Jorge González

Jaouad Mourtada

Hugo Lavenant


Could a TRILLION Monkeys Write Shakespeare Before the Universe Ends?
Un billion de singes pourraient-ils écrire Shakespeare avant la fin de l'univers ?

Introduction to Causal Inference: Moving Beyond Correlation
Introduction à l'inférence causale : au-delà de la corrélation


Xiong Wang: Statistical learning problems in interacting particle systems
Xiong Wang: Problèmes d'apprentissage statistique dans les systèmes de particules en interaction



Kenneth Harris - New statistical methods needed for neuroscience
Kenneth Harris - Nouvelles méthodes statistiques nécessaires pour les neurosciences



Literally Everything There Is To Know About Statistics Slowly For Sleep
Littéralement tout ce qu'il y a à savoir sur les statistiques lentement pour dormir

Dr. Mats Stensrud | Causal effects conditional on post-treatment variables
Dr Mats Stensrud | Effets causaux conditionnels aux variables post-traitement


Jorge Castillo: “Identificar riesgos de aumento de temperaturas y contingencias climáticas”
Jorge Castillo : « Identifier les risques d’augmentation des températures et les contingences climatiques »

Antonio Cuevas: “La buena matemática no complica las cosas, las simplifica y las ilumina”
Antonio Cuevas : « Les bonnes mathématiques ne compliquent pas les choses, elles les simplifient et les éclairent »





Prof. Susan Athey | Causal Inference and Decompositions for Sequence Data Using Generative Models
Prof. Susan Athey | Inférence Causale et Décompositions pour Données Séquentielles à l'aide de Modèles Génératifs

Statistical Thinking in Science: Crash Course Scientific Thinking #2
La Pensée Statistique en Science : Cours Intensif de Pensée Scientifique #2

Prof. Qingyuan Zhao | Origins of randomization for causal inference
Prof. Qingyuan Zhao | Origines de la randomisation pour l'inférence causale

Prof. Paul Rosenbaum | Being Realistic About Unmeasured Biases in Observational Studies
Prof. Paul Rosenbaum | Être réaliste à propos des biais non mesurés dans les études observationnelles

Multiple Speakers | Panel discussion: Foundation of causal inference
Intervenants multiples | Table ronde : Fondements de l'inférence causale

Dr. Hyunseung Kang | Causal Inference With Instrumental Variables ( Part 1)
Dr. Hyunseung Kang | Inférence causale avec variables instrumentales (Partie 1)

All sparse models are wrong, but some are useful
Tous les modèles clairsemés sont faux, mais certains sont utiles

High dimensional statistics - session 24

High dimensional statistics - session 23


High dimensional statistics - session 21



Prof. Jon Keating | Lecture 1: A Primer in Random Matrix Theory
Prof. Jon Keating | Cours 1 : Une introduction à la théorie des matrices aléatoires