Densité de probabilité

Variables al´atoires continues e 3.1. Variables al´atoires continues e D´finition: e On dit qu’une v.a.r X d´finie sur l’espace de probabilit´ (Ω, A, P ), est continue si X(Ω) contient e e au moins un intervalle de R. Remarques: On ne rencontrera dans la suite que des v.a.r. X absoulument continues pour lesquelles, ∀x ∈ R, P (X = x) = 0. Les ´v´nements de probabilit´ non nulles seront donc les e e e intervalle R. Contrairement au cas discret, l’ensemble des observables X(Ω) n’est pas d´nombrable

Chapitre 2 – Introduction à la théorie des probabilités Il s’agira de modéliser les expériences aléatoires grâce au processus de Bernoulli, de Poisson et Gaussien. I – Expérience, évènements et probabilités A – Vocabulaire et typologie des évènements  Evènements élémentaires Ce sont les différentes issues possibles associées à l’évènement aléatoire. Pour un lancer de dés, l’univers est Ω=(1,2,3,4,5,6) Evènement composés ils se réalisent avec la réalisation de plusieurs évènements élémentaires

caractéristiques des marchés locaux du travail Cécile Détang-Dessendre1 INRA-CESAER Dijon detang@enesad.inra.fr Tous les salariés n’ont pas les mêmes chances d’accéder à la formation continue financée par leur entreprise. Le salarié pour qui cette probabilité est la plus élevée n’est novice ni dans son poste ni sur le marché du travail, occupe un emploi de cadre ou une profession intermédiaire dans une grande entreprise (plus de 500 salariés) de service ou du secteur industriel à haut niveau technologique

´ USUELLES LOIS DE PROBABILITE Dans cette note est faite une liste des lois de probabilit´e usuelles sur Ê — voire Ên — ou sur une de ses sous-parties ainsi que quelques unes de leurs propri´et´es (moyenne, variance, fonction caract´eristique). Qualifier ces lois de probabilit´e d’usuelles signifie qu’elles doivent ˆetre connues de tous et non qu’elles seraient les seules qu’on puisse rencontrer dans un probl`eme, un exercice et surtout dans une situation concr`ete. De nombreuses propri´et´es sont

variable aléatoire prend différentes valeurs X avec des probabilités définies par sa distribution de probabilité P(X). |Exemple : P(X ( 1) = P(X = 0) + P(X = 1) | 1 Principe. Toute variable est aléatoire dès lors que l’on a : • un ensemble de valeurs possibles ((). ( Exemple : ( = {pile; face} • une fonction de probabilité P(x) ( Exemple : P(pile) = 1/2 2 Définitions

République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université Abou Bekr Belkaid Tlemcen Faculté des Sciences Probabilités Boukhari Fakhreddine ii Département de Mathématiques f_boukhari@yahoo.fr Faculté des Sciences BP 119 Tlemcen c ⃝Boukhari.F " Comme un aveugle n’a aucune idée des couleurs, de même nous n’avons aucune idée de la manière dont Dieu infiniment sage perçoit et comprend toutes choses." Isaac Newton. Table

´ LOIS DE PROBABILITE USUELLES Dans cette note est faite une liste des lois de probabilit´ usuelles sur Ê — voire Ên — ou e sur une de ses sous-parties ainsi que quelques unes de leurs propri´t´s (moyenne, variance, ee fonction caract´ristique). Qualifier ces lois de probabilit´ d’usuelles signifie qu’elles doivent e e ˆtre connues de tous et non qu’elles seraient les seules qu’on puisse rencontrer dans un e probl`me, un exercice et surtout dans une situation concr`te. De nombreuses propri´t´s sont

GBM S1 Probabilités Examen Session normale Sur la feuille de réponses notez votre nom et prénom et cochez la case correspondant à la bonne réponse Question 1 : Soit ~ (0,1) (1,26) est : A 0,5 B 0,89617 C 0,89435 D 0,89635 E Aucune proposition n’est correcte. Question 2 : Soit ~ (0,1) (−2,38) est : A 0,00656 B 0,00986 C 0.00866 D 0,00823 E Aucune proposition n’est correcte. Question 3 : Soit ~ (0,1) (−2,38 ≤ < 1,56)est : A 0,93896

Cours de Probabilités et Statistiques Tome 1ndn,fds Mathieu Gentes Année / IUT d’Orsay - Département Mesures Physiques Table des matières I Calcul des probabilités 1 Dénombrement . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1 Permutations . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Permutations sans répétition 1.1.2 Permutations avec répétitions 1.2 Arrangements . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Arrangements sans répétition 1.2.2 Arrangements avec répétitions 1.3 Combinaisons . . . . . . . . .

Cours de Probabilités et Statistiques Tome 1 Mathieu Gentes Année / IUT d’Orsay - Département Mesures Physiques Table des matières I Calcul des probabilités 1 Dénombrement . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1 Permutations . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Permutations sans répétition 1.1.2 Permutations avec répétitions 1.2 Arrangements . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Arrangements sans répétition 1.2.2 Arrangements avec répétitions 1.3 Combinaisons . .