Écart type

Distribution Loi Normale Quantile Chapitre 1 Loi normale 2013-14 Chapitre 1 2013-14 1 / 35 Distribution Loi Normale Quantile Sommaire 1 Distribution 2 Loi Normale 3 Quantile Chapitre 1 2013-14 2 / 35 Distribution Loi Normale Quantile Sommaire 1 Distribution 2 Loi Normale 3 Quantile Chapitre 1 2013-14 3 / 35 Distribution Loi Normale Quantile Distribution Dans une entreprise canadienne, on a observ´ la

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Corrigé du baccalauréat S Antilles-Guyane juin 2013 E XERCICE 1 Commun à tous les candidats 5 points 1. La bonne réponse est b . Par l’absurde : si (IJ) et (EC) étaient coplanaires, alors, le point J appartiendrait au plan (ECI) c’est-à-dire au plan (ECA), ce qui est faux. 2. La bonne réponse est c . −→ −−→ Dans le repère mentionné dans le sujet, on a AF (1 ; 0 ; 1) et BG (0 ; 1 ; 1), d’où −→ −−→ AF · BG = 1 × 0 + 0 × 1 + 1 × 1 = 1. 3. La bonne réponse est d . On le vérifie en injectant les coordonnées

EXERCICE 1 (5 points ) (Commun à tous les candidats) Tous les résultats seront arrondis à 10−2 près. Une entreprise produit en grande quantité des stylos. La probabilité qu’un stylo présente un défaut est égale à 0, 1. 1) On prélève dans cette production, successivement et avec remise huit stylos. On note X la variable aléatoire qui compte le nombre de stylos présentant un défaut parmi les huit stylos prélevés. a) On admet que X suit une loi binomiale. Donner les paramètres de cette loi. b) Calculer

peut arriver que l’int´grale ci-dessus soit divergent. Dans ce cas, on dit que X n’ a pas de e variance. On rappelle qu’ une variance est bien sˆr toujours positive car il s’agit de l’esp´rance d’une u e v.a.r. positive. D´fintion: e On appelle ´cart-type de X, not´ σ(X), la racine carr´e de sa variance e e e σ(X) = V ar(X) Comme dans le cas discr`t, on retrouve le corollaire et le th´or`me suivants e e e Corollaire: Soit X une v.a.r continue, a et b sont deux nombres r´els. Alors, on a e E(aX +

- --- ----------- ----------~ ~-, Solution: 1°/ Appelons X la variable aléatoire égale au nombre d'accidents recensés par jour; les valeurs possibles de X sont entières (variable discrète) et varient de 0 à 5. A chacune de ces valeurs Xi, on associe sa probabilité de réalisation Pi: nombre de jours d'apparitions divisé par 200. Nombre Xi d'accidents Probabilités Pi 0,43 ° 1 0,41 2 0,11 3 0,035 4 0,01 5 0,005 Le nombre moyen d'accidents par jours est alors l'espérance

Math´ematiques de l’assurance Simulation de processus de ruines Younes ATSAMNIA Dian KANF Enseignant : Philippe SOULIER Table des matieres 1 Introduction et presentation des donnees 2 2 Modelisation des inter-arrivees 2 3 Modelisation du co^ut des sinistres 6 4 Probabilite de ruine 8 1 Introduction et presentation des donnees Ce rapport a pour but d'etudier les incendies industriels au Danemark entre le 1er janvier 1980 et le 31 decembre 1990. Dans un premier nous modeliserons

201-F33-MO Professeur : Yves LANDRIAULT Carte de contrôle Le contrôle statistique de la qualité est un ensemble de méthodes statistiques qui servent à évaluer en permanence la qualité de fabrication d’un produit tout au long de sa fabrication. Un des buts du contrôle de la qualité est de réduire au minimum la proportion de produits qui ne sont pas conformes à la norme établie. La méthode que nous verrons est la mise en œuvre d’une carte de contrôle. Une carte de contrôle est

Statistique Descriptive Introduction Un paramètre de distribu’ est un chiffre qui condense une particularité du gpe d’ind qui est concerné par le projet ou le pb posé. Généralet, on distingue 6 types de paramètres : A. Les paramètres de position 1. Sur l’ordre de grandeurs des valeurs observées 2. Appelés « paramètres de tendance centrale » 3. Distingue principalet la moyenne, le mode et la médiane B. Les paramètres de dispersion 1. Sur les disparités 2. On recense l’étendue

Commençons, même si cela n'est directement demandé, par traduire dans le langage des probabilités l'énoncé. • "la probabilité que l' alarme se déclenche par erreur, sans incident = 1/50" signifie que P( A [pic][pic]) = 1/50 = 0,02. • "la probabilité qu'il y ait un incident sans que l'alarme se déclenche = 1/500" signifie que P( [pic][pic]I ) = 1/500 = 0,002. • "la probabilité qu'il se produise un incident = 1/100" signifie que P( I ) = 1/100 = 0,01. A) 1: On