Densité de probabilité

(X′ Xc )−1 X′ yc = c c sxy x, ¯ s2 x sxy . s2 x Il reste ` d´duire b1 de l’´quation a e e y = b1 + ¯ ce qui donne b1 = y − ¯ sxy sxy x, et b2 = 2 . ¯ 2 sx sx 35 Chapitre 4 Rappel sur le calcul des probabilit´s, e les variables al´atoires, et l’inf´rence e e statistique 4.1 4.1.1 Probabilit´s e ´ e Ev´nement Une exp´rience est dite al´atoire si on ne peut pas pr´dire a priori son r´sultat. On note ω un r´sultat e e e e e possible de cette exp´rience al´atoire. L’ensemble de tous les r´sultats

énergie cinétique (en joules) Bas du formulaire A une pression atmosphérique normale et à une température de 15 degrés Celsius, l'air pèse environ 1,225 kg par mètre cube. Cependant, la densité diminue un peu lorsque l'humidité de l'air augmente. De même, l'air froid est plus dense que l'air chaud, tout comme la densité de l'air est plus faible à des altitudes élevées (dans les montagnes) à cause de la pression atmosphérique plus basse qui y règne. 5.1.1. Énergie théoriquement récupérable:

Bt un brownien avec un drift λ = µ − σ . On choisit de réajuster pour a = ln(1,05) , la variation σ 2 σ du brownien drifté. Proposition Soit Bt un mouvement brownien, a > 0, on note Ta = inf (t ≥ 0; Bt = a) alors P (Ta t) = 2P (Bt ≥ a) 1 a2 et la densité de Ta est f (s) = a(2πs ) 2 e 2s .1s≥0 . 3 Preuve La propriété de Markov forte du brownien nous donne :Wt = Bt+Ta − BTa est 4 un mouvement brownien indépendant de FTa P (Bt ≥ a) = = = = = P (Ta P (Ta P (Ta I(s P (Ta 2 ∞ t, Bt ≥ a) (par

modèle linéaire : Yi = Xi b + σui où u est une variable aléatoire centrée et réduite de densité f et de fonction de répartition F . L’échantillon est constitué de deux sous-populations, dont l’une est éventuellement vide : Ä Dans un premier sous échantillon E1 , la variable expliquée Yi est observable telle quelle sous forme continue (« en clair ») . Comme dans le modèle linéaire simple, la probabilité que l’observation appartienne à l’intervalle [ yi , yi + dy] s’écrit : fæ ç è yi − Xi

Indice de probabilité de non-détection de la défaillance (colonne 9) IPR = G x F xD ou G x O x D Le calcul de l’IPR permet de hiérarchiser les causes de manière à appliquer des actions correctives adaptées. Les valeurs utilisées pour D, F, G varient de 1 à 4 et sont données dans les tableaux ci-dessous : GRAVITE : G FREQUENCE : F ou O DETECTION : D Relative à l’EFFET de chaque DEFAILLANCE Probabilité que la CAUSE se produise et qu’elle entraîne le MODE Probabilité que la CAUSE

3/2 exp(-Eg/2kT) . 3. En supposant que A indépendant de T, calculer la concentration intrinsè silicium à la température d’un four à diffusion (1200 K). Exercice 5 : Semi-conducteur intrinsèque On considère un semi-conducteur intrinsèque dont les densités équivalentes d'états énergétiques dans la bande de conduction et dans la bande de respectivement N C et N V . 1 rie : physique des semi-conducteurs r la longueur d’onde associée à un photon, un électron et à un neutron de kg, mn = 1.67495x10

Plans d'expériences. Applications à l'entreprise J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, • Eds. Méthodes bayésiennes en statistique J.-J. DROESBEKE, J. FINE, G. SAPORTA, .. Eds. Eds. La régression PLS. Théorie et pratique M.TENENHAUS • Probabilités. Exercices corrigés D.GHORBANZADEH Tous droits de traduction, de reproduction et d'adaptation réservés pour tous pays. Toute représentation, reproduction intégrale ou partielle faite pur quelque procédé que ce soit, sans Je consentement de l'auteur

fr/maths/CVLaurence.html September 19, 2003 2 Contents 1 Rappels 1.1 Statistique descriptive . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Statistique descriptive univari´ee . . . . . . . . 1.1.2 Statistique descriptive bivari´ee . . . . . . . . 1.2 Rappels de probabilit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Espace probabilisable, espace probabilis´e . . . 1.2.2 Variables al´eatoires . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Ind´ependance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Notions de convergence de v.a . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 25 26 27 28 28 10 Les probabilités 10.1 Introduction aux probabilités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.2 Calculs de probabilités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.3 Variable aléatoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

UNIVERSITE D'ORLEANS THESE PRESENTEE A L’UNIVERSITE D’ORLEANS POUR OBTENIR LE GRADE DE DOCTEUR DE L’UNIVERSITE D’ORLEANS Discipline : Physique PAR LI Feng Titre de la Thèse : Etude dans l’ionosphère de la densité électronique et de la turbulence électrostatique en fonction de l’activité séismique Soutenue le : 07 Février 2007 MEMBRES DU JURY : Mme Elisabeth BLANC Mr Jean-Claude CERISIER Mr Thierry DUDOK de WIT Mr François LEFEUVRE Mr Mikhal MOGILEVSKY Mr Michel PARROT Mme Pascale ULTREGUERARD