Densité de probabilité

mathématiquement de la représentation approximative d’une fonction appelée densité, dont l’interprétation est analogue à la densité classique utilisée par exemple en démographie, et dont nous introduisons la notion théorique dans le chapitre 4. Cette notion de densité dépend de l’unité de mesure utilisée pour effectuer les observations et les classer dans des intervalles. 3.1 Notion de densité. En géographie on définit la densité de population par le nombre d’habitants par unité d’aire, en général

et notions devant être acquises : Effet photoélectrique -Photon Longueur d’onde - Dualité onde-corpuscule -Electron-Volt (eV) - Relation de Louis de Broglie- Principe d’incertitude- Equation de Schrödinger- Probabilité de présence- Fonction d’onde- Fonction radiale et fonction angulaire- Densité radiale- Condition de normalisation- Nombres quantiques (n, l, m, et ms)- Case quantique -Orbitales atomiques (s, p, d, f)- Structure électronique - Règle de Hund- Règle de Pauli- Règle de Klechkowski. III

d’estimation, notions que l’on retrouvera dans l’´tude du mod`le de r´gression. e e e 1 Variable al´atoire, esp´rance et variance e e Une variable al´atoire est une variable qui peut prendre diff´rentes valeurs, chacune e e avec une certaine probabilit´. C’est donc une variable dont on ne sait pas avec e certitude la valeur qu’elle va prendre (mˆme si, apr`s avoir r´alis´ l’exp´rience, la e e e e e valeur qu’elle prendra sera un nombre unique). Ainsi, la notion de variable al´atoire e formalise

crédit vise également à apprécier la perte inattendue, celle-ci devant être couverte par les fonds propres. La perte attendue en cas de défaut (EL - expected loss) correspond au montant exposé au défaut (EAD - exposure at default) affecté de la probabilité de défaut (PD -probability of défault) et du taux de perte en cas de défaut (LGD - loss given défault) : EL = EAD x PC x LGD La perte étant aléatoire, il convient d'estimer non seulement la perte moyenne attendue (Expected loss), mais aussi la distribution

Taylor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9.3 Opérations sur les développements limités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Probabilités 10.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . 10.1.1 Vocabulaire des événements . 10.1.2 Opérations sur les événements 10.1.3 Probabilité . . . . . . . . . . 10.2 Probabilités conditionnelles . . . . . BTS IRIS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Terminale S Probabilités 1. Rappels et exercices de base 1. 1. QCM 1 (P. Engel) 1. 2. QCM 2, Antilles 2005 1. 3. QCM, Liban 2009, 3 points 1. 4. QCM, C. étrangers 2007 1. 5. QCM, France 2007 1. 6. QCM, N. Calédonie 2007 1. 7. QCM divers, Antilles 2007 1. 8. QCM probas diverses, La Réunion 2004 1. 9. ROC+QCM, N. Caledonie 2005 1. 10. Exercice de base 1 1. 11. Exercice de base 2 1. 12. Exercice de base 3 1. 13. Exercice de base 4 : Dans une urne 1. 14. Exercice de base 5 : La loterie

supervisé     Réseaux de neurones Machines à noyaux, machines à vecteurs de support Réseaux de neurones profonds et apprentissage de représentations Réseaux récurrents Apprentissage non supervisé       Algorithme EM et mélange de densités Clustering spectral Factorisation matricielle Quelques liens utiles  2 Apprentissage Statistique - P. Gallinari Introduction Apprentissage à partir d'exemples 3 ingrédients de base     Données {z1, ..., zN} Machine Fθ Critère C (apprentissage

cosmologique par les collaborations Boomerang et Maxima. Ces très belles mesures ont convaincu beaucoup de physiciens que l’univers a une densité d’énergie proche de la valeur critique et qu’une compréhension complète de la formation des structures est peut-être à portée de main. ÉC LE O LY T PO HN EC UE IQ Si beaucoup de cosmologistes s’attendaient à une densité critique, l’observation qu’elle se scinde en des composantes différentes a des implications révolutionnaires. Les observations faites

Deuxièmement nous savons grâce à la physique statistique que le nombre d’état occupés par les électrons dans la bande de conduction est le résultat d’une intégrale sur toute les énergies de la densité d’état dans la BC (nombre de place libre pour les électrons) multipliée par la distribution de Fermi-Dirac (probabilité d’occuper les places) Résultats et analyse Voici les spectres de la diode infrarouge pour différentes températures : Fig 1 : Spectre de luminescence en fonction de la température La

105 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 A.3 D´ finition de l’´ cart de planning . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 e e A.4 D´ finition de l’´ cart de coˆ t . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 e e u A.5 Distribution de probabilit´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 e A.6 L’approche classique du risque . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 6 B Table de nombres au hasard C Table de la loi normale centr´ e r´ duite e e Table des mati`res e 111 113 Partie