@andrei_kvin2: 🇷🇺 Message de rappel à l’OTAN : nouvel essai du missiles R-30 Boulava Le 28 octobre 2026, la Russie a procédé au lancement d’un missile balistique R-30 Boulava depuis un sous-marin nucléaire immergé en mer d’Okhotsk. 🚀 Portée estimée : 8 300 km ⚡ Vitesse estimée : jusqu’à Mach 20 ☢️ Armement : capacité d’emporter plusieurs ogives nucléaires ⚓ Type : SLBM de portée intercontinentale 🎯 Le missile a été tiré depuis la mer d’Okhotsk vers le polygone militaire de Tchija, dans le nord-ouest de la Russie Selon le ministère russe de la Défense, les charges d’essai ont atteint leur zone cible avec succès, serait-ce un rappel de la puissance de dissuasion nucléaire russe face à l’OTAN ? Cet exercice intervient dans un contexte de fortes tensions entre Moscou et les puissances occidentales #Russie #strategie #MissileSLBM #Test #Défense @TEAM GUNSHOOT 3 @TEAM GUNSHOOT @andrei_kvin04

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Thursday 29 October 2026 17:10:20 GMT
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jeanpaulnkamwa
Jean-Paul Nkamwa :
Trés clair heureusement pour les européens que tonton Poutine est trés humain.
2026-10-29 20:37:32
14
alexgrandino483
alexgrandino483 :
S’ils n’avaient pas leur bunkers, il y réfléchiraient davantage. Mais ils se moquent éperdument des populations civiles. .
2026-10-29 21:43:22
3
drissou333
Drissou 😏 :
et ça a n'y rien comprendre sachant que les dirigeants européens sont complètement hors sol alors qu'il n'ont pas la capacité et encore moins l'industrie militaire pour parler de guerre avec la Russie
2026-10-29 22:41:26
5
bolkatraore
abou traore 2 :
mon frère il faut dater te vidéos
2026-10-29 18:33:59
2
mamie_ninine
mamie_ninine :
encore de nucléaire, il rabâche ça depuis 5 ans
2026-10-29 18:06:05
5
user5956967520862
user5956967520862 :
merci Mon fereri pour information ❤️❤️❤️❤️
2026-10-29 17:58:14
8
alliancepravda
ALLIANCE PRAVDA PARAPONERA :
2026-10-29 17:19:06
11
las_vegas51
las_vegas51 :
BRAVO MESIEUR MERCI 🥰🥰🥰🥰🥰❤️❤️❤️❤️🥰❤️❤️❤️❤️🥰❤️❤️❤️❤️❤️❤️
2026-10-29 22:37:04
3
zouzou0746
zouzou :
2026-10-29 20:59:46
4
andreidarkov
DARKOV :
2026-10-29 17:21:51
13
cdb_95
Cdb_95 :
J’aime 🫶🫶🫶🫶
2026-10-29 18:11:02
3
dzastina.kostanov
Dzastina Kostanovka :
2026-10-29 17:49:57
5
ismala.sow.allah
Ismaïla Sow @LookigFSB☠️👑 :
2026-10-29 18:25:21
5
jrmen592
jrmen592 :
Mais on a le M51 et la ya une nouvelle version M51.3 ta video date de 2015 je crois 😅😂
2026-10-29 19:28:35
0
fabrice.djeto6
Fabrice Djeto :
❤️❤️
2026-10-29 17:59:53
2
andrei_kvin
TEAM GUNSHOOT :
Compte 1
2026-10-29 18:02:38
1
antifachos75
BAH DEVINE 🖕🖕🖕🖕🖕🖕🖕 :
2026-10-29 19:50:07
1
vandettaa93
vandettaa :
2026-10-29 22:18:24
0
andrei_kvin4
TEAM GUNSHOOT 3 :
Compte 3
2026-10-29 20:25:15
0
vitaliiiuri
Vitalii :
cinéma
2026-10-29 19:53:50
0
kingblack4581
kingblack :
2026-10-29 21:33:17
0
pikapikajim
PiKaChU :
2026-10-29 20:36:24
0
user4813120542246
user4813120542246 :
Mac 20 😅
2026-10-29 19:56:16
0
samia75333
samia75333 :
2026-10-29 20:13:44
0
flora.mijatovic
Flora Mijatovic :
🇷🇺🇷🇺🇷🇺🇷🇺🇷🇺
2026-10-29 17:51:21
5
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El bootstrap no te da más datos. Te enseña cuánto puedes fiarte de los que ya tienes. Imagina que tu jefe te da los datos de 100 clientes y te pide el gasto mediano. Lo calculas, y te pregunta cuánto puede fiarse de ese número. No puedes pedir otros 100 clientes: solo tienes esta muestra. Así que escribes cada cliente en una bola, las metes en una bolsa, sacas una, apuntas su gasto y la vuelves a meter. Con reemplazamiento, así que algunos clientes salen varias veces y otros ninguna. Repites hasta tener otra muestra de 100, calculas la mediana y empiezas de nuevo, miles de veces. El resultado no es un número, es una distribución completa del estadístico. Si casi todas las medianas caen en un rango estrecho, tu resultado es estable. Si se dispersan mucho, dependía de la suerte de qué clientes te tocaron. De ahí sacas el error estándar o un intervalo de confianza con los percentiles 2,5 y 97,5. Es tan útil porque para muchos estadísticos no existe una fórmula cerrada del error: medianas, cocientes, correlaciones o la métrica de un modelo de Machine Learning. Con bootstrap no deduces, simulas. Tu muestra es la mejor aproximación que tienes de la población, y remuestrearla imita lo que pasaría al muestrear la población real. Tiene límites: si la muestra es pequeña o sesgada, el bootstrap hereda el problema, porque no inventa información que tus datos no contienen. Y funciona mal con estadísticos extremos, como el máximo. Comenta COMUNIDAD y te envío el enlace a Outliers In Data. #Bootstrap #Estadistica #DataScience #CienciaDeDatos #machinelearning
El bootstrap no te da más datos. Te enseña cuánto puedes fiarte de los que ya tienes. Imagina que tu jefe te da los datos de 100 clientes y te pide el gasto mediano. Lo calculas, y te pregunta cuánto puede fiarse de ese número. No puedes pedir otros 100 clientes: solo tienes esta muestra. Así que escribes cada cliente en una bola, las metes en una bolsa, sacas una, apuntas su gasto y la vuelves a meter. Con reemplazamiento, así que algunos clientes salen varias veces y otros ninguna. Repites hasta tener otra muestra de 100, calculas la mediana y empiezas de nuevo, miles de veces. El resultado no es un número, es una distribución completa del estadístico. Si casi todas las medianas caen en un rango estrecho, tu resultado es estable. Si se dispersan mucho, dependía de la suerte de qué clientes te tocaron. De ahí sacas el error estándar o un intervalo de confianza con los percentiles 2,5 y 97,5. Es tan útil porque para muchos estadísticos no existe una fórmula cerrada del error: medianas, cocientes, correlaciones o la métrica de un modelo de Machine Learning. Con bootstrap no deduces, simulas. Tu muestra es la mejor aproximación que tienes de la población, y remuestrearla imita lo que pasaría al muestrear la población real. Tiene límites: si la muestra es pequeña o sesgada, el bootstrap hereda el problema, porque no inventa información que tus datos no contienen. Y funciona mal con estadísticos extremos, como el máximo. Comenta COMUNIDAD y te envío el enlace a Outliers In Data. #Bootstrap #Estadistica #DataScience #CienciaDeDatos #machinelearning

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