Cours Probabilités

et incendie gr.02 Travaille présenté à M. Yves Doyon3112A4NF-000002 Intervention 1 Dans le cadre du cours d’analyse intervention, nous avons été assigné à analyser un incendie qui s’est produit dans la ville de Détroit. Suite au visionnement de la vidéo de l’intervention en question, nous avons analysé les différents aspects tels vu en classe. Tout comme les différents faits, probabilités, les ressources nécessaires, les modes tactiques et les stratégies. Ensuite, dans ce travail nous expliquons

L'ASSURANCE VIE (cours et exercices corrigés) AUTEUR : Christian HESS ÉDITEUR : ÉCONOMICA, PARIS DATE DE PARUTION : NOVEMBRE 2000 357 pages prix : 225 francs Sommaire Introduction Chapitre 1 : Définitions et mécanismes de base 1. Définition juridique succincte de l'assurance 2. Modélisation du risque et prime d'assurance 3. Quelques remarques sur le modèle 4. La probabilité de ruine de l'assureur 5. Réduction de la probabilité de ruine de l'assureur 6. Compléments sur la probabilité de ruine : quelques

il doubla le camion. Il a voulue évité la voiture qui arrivais en face de luis en ce mettant dans le faussé gauche de la route et là la voiture est partie en tonneaux et a fini sa course dans les arbres qui étais situé sur le côté gauche de la route. Etape 2 : Evaluation des risque d’atteinte à la santé Probabilité d’apparition et gravité du dommage La durée d’exposition au danger est fréquent et long car tous les après-midi il va en rendez-vous pour aller voir les prospect et la durée

chasse et les jeux de hasard sont les deux grands passe-temps aristocratique. Pascal a été étudié les jeux de hasard. Il a inventé le calcul des probabilités pour résoudre le problème du partage des gains dans une partie interrompue, il a étudié les probabilités de gains dans le jeu de la roulette. L’argument du pari est présenté comme un jeu dont la probabilité est constamment favorable à celui qui parie sur Dieu. Ainsi, dans le pari, le divertissement devient un argument, sinon un instrument de la conversion

Candidats n ’ayant pas suivi l’enseignement de spécialité 5 points → → − − On considère le plan complexe P rapporté à un repère orthononnal direct O, u , v . Dans tout l’exercice, P \{O} désigne le plan P privé du point origine O. 1. Question de cours On prend comme pré-requis les résultats suivants : – Si z et z sont deux nombres complexes non nuls, alors : arg(zz ) = arg(z) + arg(z ) à 2kπ près, avec k entier relatif − → → − − → – Pour tout vecteur w non nul d’affixe z on a : arg(z) = u ; w à 2kπ

ou financer ses projets, est confrontée à de nouveaux risques, nombreux et multiformes •Définition du risque –«Le risque combine la probabilité d’un événement et ses conséquences». (L’organisation internationale de normalisation (ISO)) –«Le risque se rapporte à l’incertitude qui entoure des événements et des résultats. Il est l’expression de la probabilité et de l’incidence d’un événement susceptible d’influencer l’atteinte des objectifs de l’organisation». (Conseil du trésor de Canada)

calculées de façon qu’elles permettent de décider avec minimum de risques (α et β) si action corrective nécessaire ou pas sur processus. 5 MAITRISE STATISTIQUE DES PROCEDES INTRODUCTION : SECTEURS D’APPLICATIONS MSP préconise mise en place, en cours de fabrication, de cartes de maîtrise qui assureront en permanence tolérances et permettent de supprimer contrôles a posteriori. Deux cas peuvent se présenter : si client déjà formé à MSP : envoi de photocopies de la (les) carte(s) de maîtrise sur

longueur infinie Discipline de service : FIFO. Intensité du trafic : ρ = λ/µ La chaîne de Markov est ergodique si ρ < 1 12 / 45 Stephan Robert, HEIG-Vd Modélisation stochastique, Files d’attente File M/M/1 (3) Outline Introduction Probabilité d’état π0 (voir le cours au chapitre 6, p. 108) : Files d’attente élémentaires λ µ πi = π0 Applications i = π0 ρi Réseaux de files d’attente 1 π0 = 1+ mais π0 = ∞ i=1 λ µ i 1 1+ λ/µ 1−λ/µ Ainsi π0 = 1 − ρ 13 / 45 Stephan Robert, HEIG-Vd Modélisation

population bactérienne la probabilité d’apparition de souches mutantes résistantes aux antibiotiques n’est pas nulle. Par exemple chez Pseudomonas aeruginosa, la probabilité d’apparition d’une souche résistante aux fluoroquinolones est évaluée à 10-6. Le risque d’apparition de mutants résistants augmente en relation directe avec la taille de la population bactérienne (inoculum). Avec Pseudomonas aeruginosa, si la taille de la population bactérienne dépasse 106, la probabilité d’apparition d’une souche

c’est-à-dire là où nous avons lancé 5000 fois le dé. Alors que la courbe bleu varie beacoup. On peut donc conclure que plus le nombre de lancer est grand, plus la fréquence obtenu pour l’apparition de chaque face est précise. 2 Expérience numéro 2 Au cours de expérience, nous avons lancé 300 fois deux dés à six faces, non truqués et nous surnommons cette série SIMUL 5. Nous voulons calculer la fréquence d’apparition de la somme des deux dés. Voici le tableau obtenu : Tableau 3 : effectif et fréquence