Fonction gamma

EXCEL : Fonctions logiques, statistiques et de recherches I. Fonctions logiques I.1. Fonction SI La fonction SI évalue une condition (Test logique). Si cette condition est vérifiée, c’est la valeur dite Valeur_si_vrai qui s’affiche. Si la condition n’est pas vérifiée, c’est la valeur dite Valeur_si_faux qui s’affiche. Syntaxe : =SI(Test_logique; Valeur_si_vrai ; Valeur_si_faux) Exemple : Calcul de la remise Une grande surface affiche à ses clients l’annonce suivante : « Si le

en compte, on traite, on donne des ordres sous forme binaire (0 ou 1). Les variables qui permettent de traiter ces informations peuvent s'organiser sous forme de fonctions. Fonctions de base : OUI, NON, ET, OU. Fonctions spécialisées : NON-OU (NOR), NON-ET (NAND), OU « exclusif » (XOR) 2. PROPRIETES Somme : fonction OU Produit : fonction ET 00=0 01=1 10=1 11=1 0.0=0 0.1=0 1.0=0 1.1=1 a1=1 a0=a aa=a a a =1 a.1=1 a.0=0 a.a=a a.  a =0 Commutativité : a.b = b.a a+b = b+a Distributivité

Démontrer que sa fonction de répartition, notée FX , dénie par Soit ∀ x ∈ R, FX (x) = P(X ≤ x) vérie les propriétés suivantes : 1. FX est croissante avec limx→−∞ FX (x) = 0 et limx→−∞ FX (x) = 1. 2. FX plus est continue à droite en tout point et admet des limites à gauche en tout point. De 3. limy→x− FX (y) = P(X < x). FX caractérise la loi de X . Soit Exercice 5 bilité discret X une variable aléatoire à valeurs dans N (Ω, P). On dénit sa fonction génératrice

UNIVERSITAIRE 2003/04 1 RAPPELS MATHEMATIQUES ......................................................................................................................... 3 I. FONCTION GENERATRICE, TRANSFORMEE DE LAPLACE, TRANSFORME EN Z ................. 3 I.1. I.2. I.3. VARIABLE ALEATOIRE CONTINUE : FONCTION GENERATRICE .................................................................. 3 VARIABLE ALEATOIRE DISCRETE : TRANSFORME EN Z ...................................................

de l’espérance des variables aléatoires discrètes 3.3.3 Variance et écart-type . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.4 Un résultat fondamental - Moments d’une variable aléatoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . UE 3.4 Fonction génératrice d’une variable aléatoire à valeurs entières . NIQ CH 3.5 Variables aléatoires discrètes usuelles . . . . . . . . . . . . . . . . YTE 3.5.1 Variable aléatoire de Bernoulli . . . . . . . . . . . . . . . POL 3.5.2 Variable L E aléatoire

l'actionne, un contacteur inverse ( ) quand on le laisse au repos . 1.1.1.La fonction OUI Si a = 0 alors s = 0 et si l' ont actionne a ; a = 1 alors s = 1 ( la led s' allume ). a | s | 0 | 0 | 1 | 1 | | | 1.1.2.La fonction NON Si = 0 alors s = 1 et si = 1 alors s = 0 a | s | 0 | 1 | 1 | 0 | | | 1.1.3.La fonction ET On effectue une fonction ET par la liaison de 2 contacteur en série (il faut appuyer sur a ET b pour

variables aléatoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4 La loi de probabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.5 Fonction de répartition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.6 Densité d'une variable aléatoire continue . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

savoir si les fonctions sinus ou cosinus possédaient des zéros de la fonction, il fallait trouver une règle qui nous permettait de trouver ces zéros. Pour commencer, j’ai écrit la fonction de base et les paramètres qui permettaient de trouver la fonction transformée. Ensuite, j’ai dessiné un graphique représentant une fonction sinusoïdale de base. J’ai décidé de commencer avec la fonction de base car je pense que pour trouver la règle qui nous permettait de trouver tous les zéros des fonctions sin ou cos

GÉNÉRALITÉS SUR LES FONCTIONS I. Notion de fonction. 1. Fonction d’une variable. a. Définition. Définition d’une fonction : Soit I un intervalle ou une réunion d’intervalles. Définir une fonction f sur I, c’est associer à chaque réel x de I un réel et UN SEUL, appelé image de x. On note f : x → f (x ) , f (x ) est l’image de x par la fonction f. Exemples 3 1 i. Soit f : x → . Quel(s) réel(s) associe-t-on respectivement à -1, -2, , 0 ? x 2 1 3 2 A -1, on associe -1. A -2, on

probabilisable. Définition 4 Une probabilité sur (Ω, F) est une fonction P : F → [0; 1] telle que : 1. P(Ω)=1. 2. Pour toute suite (An )n∈N∗ d’éléments de F deux à deux disjoints et de réunion A : +∞ P(A) = An . n=1 7 Le triplet (Ω, F, P) est appelé un espace probabilisé ou un espace de probabilité. 1.2 Variable aléatoire réelle Définition 5 Soient (E, E) et (F, F) deux espaces mesurables. Nous disons que X : E → F est une fonction mesurable de (E, E) dans (F, F), si X −1 (F) est une sous-tribu