Convergence de variables aléatoires

Echantillonnage Module 1 – Variables et lois d’échantillonnage Introduction générale La notion de base en statistique est celle de population : ensemble d’individus (ou objets ou unités statistiques) pouvant être décrits par un ensemble de variables (ou propriétés ou caractéristiques) communes. La variabilité d’une population signifie que les variables décrivant les individus peuvent prendre des valeurs différentes d’un individu à l’autre. L’analyse statistique est l’étude de cette variabilité

situations pouvaient être décrites en faisant intervenir des "forces aléatoires". Exemple. Considérons par exemple le modèle simple de croissance de population : dN = a(t)N (t), N (0) = N0 une constante dt où N (t) est la taille de la population à l'instant t, et a(t) le taux de croissance associé à l'instant t. Parfois nous ne pouvons pas déterminer complétement a(t). En eet, a(t) peut être lié à des perturbations aléatoires de l'environnement. On peut alors écrire a(t) = r(t) + "bruit",

xx v 1 Première partie: Outils probabilistes 1 Ch 1 : Le modèle probabiliste ............................................ 3 1.1 Espace probabilisable ................................................ 3 1.1.1 1.1.2 1.2 1.3 1.4 Expérience aléatoire et événements ................................. 3 Algèbre des événements .......................................... 4 Espace probabilisé ................................................... 5 1.2.1 L'axiomatique de Kolmogorov ...................

[pic] k p k ( F 'g (1) , puis que [pic] k p k ( F 'g (1) . e) En déduire que F admet une dérivée à gauche de 1 si et seulement si la série[pic] k p k converge et qu'on a F 'g (1) =[pic] k p k . f) Application : Soit X une variable aléatoire à valeurs dans ( et ( n(( p n = P ( X = n) . Établir qu'une condition nécessaire et suffisante pour que X admette une espérance est que F admette une dérivée à gauche de 1. Que vaut E ( X ) ? 3°) Produit de deux fonctions

& Aitken, 1976) et discret de dénombrement (e.g., triangulaires symétriques, standards asymétriques d'ordre 1 tels que Poisson, binomial et binomial négatif). Ensuite, nous donnons la dénition de l'estimateur à noyau associé. Nous montrons la convergence ponctuelle de cet estimateur. Nous vérions si cet estimateur est bien de masse totale égale à l'unité. D'autres propriétés (globales) sont étudiées, telles que biais, variance et erreur quadratique moyenne intégrée. Nous proposons une extension

x) 1. Décomposer f (x) en éléments simples et en déduire la primitive G de f définie sur l’intervalle ] − 1; 3[ telle que G(1) = 0. On pose f (x) = 2. Déterminer le développement en série entière en 0 de la fonction f et précisez le rayon de convergence. 3. Déduire de ce développement la valeur de G(3) (0). Corrigé exercice 2 1 . (x + 1)2 (3 − x) 1. En utilisant les méthodes habituelles de décomposition en éléments simples, on trouve : 1 1 1 1 1 1 + × + × × . f (x) = 2 16 x + 1 4 (x + 1) 16 3

financiers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.1 La méthode de Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 1.2 Simulation d’une loi uniforme sur [0, 1] . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 1.3 Simulation des variables aléatoires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 1.4 Simulation de processus stochastiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 2 Quelques algorithmes utiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 2.1 Approximation de la

la nécessité d'une certaine créativité. Dans son livre "soumission à l'autorité", Stanley Milgram démontre aussi la puissante influence que peut exercer une autorité sur un sujet. differents effets observés sur un graphique : Effet de convergence ===> Action d'aller vers un même lieu, de tendre vers un but commun. Effet de polarisation ===> Tendance générale à l’extrémisation des réponses initialement présentes chez les individus qui composent le groupe. Le terme de "polarisation de groupe"

Manipulation des inégalités 1 1 5 9 12 18 22 25 29 31 32 42 47 53 56 61 61 66 71 76 82 85 85 87 98 104 107 109 109 Analyse 1 Étude de fonctions 1. Recherche de limites 2. Continuité 3. Calcul différentiel 4. Fonctions usuelles 5. Fonctions de deux variables 2 Suites et séries numériques 1. Généralités 2. Suites numériques calculables 3. Suites un+1 = f (un ) 4. Séries numériques 5. Suites définies implicitement 3 Calcul intégral 1. Primitives 2. Intégrale définie 3. Intégrales généralisées 4. Séries et

sondage aléatoire simple Le sondage aléatoire stratifié (pour une population hétérogène) Le sondage par grappes (pour une population homogène) L’échantillonnage systématique Méthodes d’échantillonnage non probabiliste L’échantillonnage par commodité L’échantillonnage subjectif Pr. Abdessamad OUCHEN, ENCG Fès, USMBA Fès 10 Section 1- Les lois continues 1- La loi normale ou la loi de Laplace-Gauss 1-1- La loi normale centrée réduite Une gaussienne est une variable aléatoire qui peut