Calcul stochastique

FIIFO 3 PROBABILITES - STATISTIQUES PROCESSUS STOCHASTIQUES Stochastique vient du grec stokhastikos qui veut dire conjectural et de stockhos qui signifie but. Se dit de phénomènes qui partiellement relèvent du hasard et pour lesquels on ne peut formuler que des prévisions globales d’ordre statistique. En informatique un calculateur stochastique est un calculateur dans lequel l’information est codée par une probabilité. 1. INTRODUCTION 1.1. RAPPELS ET COMPLEMENTS 1.1.1. La fonction o

Les chaînes de Markov à temps continu Abdeslam Kadrani Rabat, Mai 2012 Abdeslam Kadrani, Processus Stochastique Chaîne de Markov à temps continu Définition Une chaîne de Markov à temps continu est un processus stochastique {X (t), t ≥ 0}, à temps continu, défini sur un espace d’états E fini ou dénombrable et vérifiant la propriété de Markov: P[Xt+u = j|Xs , 0 ≤ s ≤ t] = P[Xt+u = j|Xt ] ∀i, j ∈ E et t, u ≥ 0. Une chaîne de Markov à temps continu est homogène (dans le temps) si les probabilités

Chapitre 1 PROCESSUS STOCHASTIQUES 1.1 Introduction Chaque seconde, dans les salles de marchés, une avalanche de nombres envahit les écrans des "traders". Chaque quart d’ heure, la consommation nationale d’ électricité apparaît sur les écrans des compagnies productrices d’ électricité. Chaque jour, les scores d’ audience des émissions de télévision couvrent les couloirs des producteurs d’ émissions audiovisuelles. Chaque mois, les taux de demandes d’ emploi non satisfaites ou d’ ation occupent

de Markov ou un processus de Markov. Dans la suite du texte, les mots soulignés sont définis dans un glossaire en annexe. 10 Définition 1 : Processus stochastique On s’intéresse à l’évolution d’un phénomène au cours du temps. Cette évolution est aléatoire, on va la représenter par une famille de variables aléatoires. 15 Un processus stochastique (ou aléatoire) est alors : {Xt ; t ∈ T} Où : – Xt est une variable aléatoire, indexée par le paramètre t, qui est un instant. Les variables aléatoires

Remerciements Nous tenons tout d’abord à remercier notre suiveur Madame MAUMY-BERTRAND pour l’attention et l’intérêt qu’elle a porté à notre sujet tout au long de ce deuxième semestre. Notre professeur du module MAT4051 de « processus stochastiques », Monsieur LOUANCHI dont les supports de cours et les connaissances transmises en séances ont été vitales pour la bonne réussite de ce projet. Madame DABAGHI, responsable à l’IFP (Institut Français du Pétrole) qui a eu la gentillesse de nous

. . . . . . 2. Espérance . . . . . . . . . . . . . . . . 3. Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . 4. Covariance et corrélation . . . . . . . . 5. Fonction de répartition conjointe . . . 6. Formule de Bayes . . . . . . . . . . . . 7. Règle de calcul des espérances . . . . . 8. Loi Gaussienne ou normale . . . . . . 9. Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . 9.1. Principes, méthode de moments 9.2. Moindres carrés ordinaires . . 9.3. Maximum de vraisemblance . . 2 7 7 7 8 9 9 10 10 11 11 11

Institut national de statistique et d'économie appliquée Cycle des ingénieurs d'Etat Module Processus stochastiques et Files d'attente Filières Statistique-Economie, Statistique-Démographie :1ère année, Semestre2 Élément : Files d’attentes Support de cours donné par le Pr. K. Rahhali pour les Filières Stat-Economie et Stat-Démographie Année universitaire 2014-2015, Semestre 2 (Document résumant les grands axes de l’élément et ne pouvant en aucun cas remplacer les séances de cours en présentiel)

UNIVERSITE MOHAMMED V ECOLE MOHAMMADIA D’INGENIEURS DEPARTEMENT DU GENIE INDUSTRIEL PROCESSUS STOCHASTIQUES ET FILES D’ATTENTE Par Pr. B. BENCHEKROUN DEUXIEME ANNEE ANNEE UNIVERSITAIRE 2003/04 1 RAPPELS MATHEMATIQUES ......................................................................................................................... 3 I. FONCTION GENERATRICE, TRANSFORMEE DE LAPLACE, TRANSFORME EN Z ................. 3 I.1. I.2. I.3. VARIABLE ALEATOIRE CONTINUE

souvent de la description à long terme du système fournie par (2) plutôt que de calculer les distributions de probabilité (1) qui caractérisent le système dans sa phase 'non-stabilisée'. Remarque. Il faut se garder de confondre l'existence des probabilités stationnaires (2) et la disparition (à long terme) des fluctuations aléatoires du système. Pour bien comprendre ceci, il faut remarquer que l'état d'un système stochastique est en général soumis à deux sources de variabilité: d'une part, les fluctuations

suivis dans la session où vous avez l’intention de vous présenter à l’examen correspondant. Les prix indiqués sont ceux de l’examen de la SOA http://www.soa.org/ccm/content/?categoryID=214009 |Examen 1 P (175$US) |MAT1112 – Calcul I | |Cours associés |MAT2070 – Probabilités I | |