Densité de probabilité

en fonction de la probabilité d'erreur binaire définie dans le bloc du canal. [pic] Tableau 1: TEB et TES premiére montage [pic] Figure 5: graphe représentatif des taux d'erreur binaire A partir de ces données, nous avons réalisé des graphes afin de mieux illustrer ce qui se passe. Tout d'abord, voici un graphe représentant l'efficacité du code de Hamming pour la correction des erreurs binaires. On voit que le code de Hamming est très efficace pour des probabilités d’erreurs faibles

. 1.7.1 Modèle de Black-Scholes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.2 Modélisation probabiliste du marché : . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.3 Résolution de l’EDS de Black-Scholes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.4 Probabilité à risque neutre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7.5 Simulation des prix de capitaux propres avec MATLAB . . . . . . . 1.7.6 Simulation de l’évolution des taux d’intérêt avec MATLAB . . . . . Equations différentielles et lien avec

Aberration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 5 Electromagn´tisme et relativit´ e e 5.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.1 Densit´ de charge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.1.2 Courant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.3 Densit´ de courant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 5.1.4 Champ ´lectrique cr´e par une charge ponctuelle . . . . . e e 5.1.5 Champ ´lectrique cr´e par un fil charg´ de longueur

5 1,5 1.5 1.5 30 6 Crédits 6 6 5 7 UE2 physique 2 UE3 Informatique 2 UE4 ElectroniqueAutomatique 15 30 6 3.2 2ème Réseaux Informatiques et Télécommunication (RT2) 1er Semestre Unités d'Enseignements UE1 Mathématiques 1 Modules Probabilité & Statistiques Mathématiques du signal Systèmes d'exploitation Programmation Orientée Objet Atelier C++ Electronique Architecture des ordinateurs Architecture des réseaux Traitement du Signal Anglais Volume C Horaire 45 22,5 45 22,5 45 22,5 45 33

stratégies autofinancées . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Changement de probabilité. Théorème de représentation des martingales 2.1 Probabilités équivalentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Théorème de Girsanov . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Théorème de représentation des martingales browniennes . . . . 3 Evaluation et couverture des options dans le modèle de Black et Scholes 3.1 Une probabilité sous laquelle S˜ t est une martingale . . . . . . 3.2 Pricing . . . . .

compl`tement la dynamique : e e e on ne peut a priori exclure les possibilit´s de collision triple, collisions simultan´es e e entre particules et le bord, ou encore d’une infinit´ de collisions se produisant en e temps fini. Cependant ces ´v´nements sont de probabilit´ nulle si les conditions e e e initiales sont tir´es au hasard selon la mesure de Lebesgue (ou mesure de Liouville) e dans l’espace des phases [40, Appendice 4.A]; on n´gligera donc ces ´ventualit´s. La e e e dynamique ainsi d´finie, toute simple

DU SCORING SÉLECTION DES RISQUES PRÉVISION DES DÉFAUTS SUIVI ET CONTRÔLE 2 Différents types de score Score d’appétence Score de propension à consommer, score d’affinité. C’est la probabilité d’un client d’être intéressé par un produit ou un service donné. Score de comportement (risque) C’est la probabilité chez un client ouvrant un compte bancaire, souscrivant une carte de crédit, demandant un découvert ou contractant un crédit, de rencontrer un incident de paiement ou de remboursement.

la croissance naturelle de la population et la densité des migrations en provenance du territoire. Particulièrement forte dans notre temps au taux d'accroissement naturel influe sur la politique démographique de l'État. La plus grande densité de population sont observés dans les pays fortement industrialisés de l'Europe (principalement en raison du petit territoire), ainsi que dans certains pays d'Asie et d'Afrique. Par exemple, au Royaume-Uni densité de population est de 243 personnes par km ². km

Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene Faculté des Mathématiques Pures et Appliquées Département de Probabilités et de Statistiques Mémoire en vue de l’obtention du grade de Magister en Mathématiques Option : Probabilités & Statistiques Thème : Etude d’un Modèle d’Equations Différentielles Stochastiques Couplées - Application Actuarielle Présenté par : Mr Abdelkader AMERAOUI Soutenu publiquement le 06/07/2008

de Markov à temps continu est homogène (dans le temps) si les probabilités précédentes sont in dépendantes de t, c’est à dire si P[Xt+u = j|Xt = i] = P[Xu = j|X0 = i], ∀i, j ∈ E et t, u ≥ 0. Nous ne nous intéressons désormais qu’aux processus homogènes! Abdeslam Kadrani, INSEA–Rabat Processus Stochastique Probabilité et matrices de transition Soit {X (t), t ≥ 0} une chaîne de Markov à temps continu homogène. La probabilité de transition de i à j au temps t est pij (t) = P[Xt = j|X0