Fonction gaussienne

Quelques transformées de Fourier usuelles .......................................................... 22 2.3.1 Fonction constante....................................................................................................................22 2.3.2 Fonction de Heaviside (marche d’escalier)....................................................................................23 2.3.3 Fonction rectangle ...............................................................................................

a e Charles SUQUET DEUG MIAS 2 et MASS 2 2002–2003 Table des mati`res e 1 Espaces Probabilis´s e 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ e 1.2 Ev´nements . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 La probabilit´ comme fonction d’ensembles e 1.4 Exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Remarques sur le choix d’un mod`le . . . . e 1.6 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Conditionnement et ind´pendance e 2.1 Probabilit´s conditionnelles . .

a e Charles SUQUET DEUG MIAS 2 et MASS 2 2002–2003 Table des mati`res e 1 Espaces Probabilis´s e 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ e 1.2 Ev´nements . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 La probabilit´ comme fonction d’ensembles e 1.4 Exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Remarques sur le choix d’un mod`le . . . . e 1.6 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Conditionnement et ind´pendance e 2.1 Probabilit´s conditionnelles . .

a e Charles SUQUET DEUG MIAS 2 et MASS 2 2002–2003 Table des mati`res e 1 Espaces Probabilis´s e 1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ e 1.2 Ev´nements . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 La probabilit´ comme fonction d’ensembles e 1.4 Exemples . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Remarques sur le choix d’un mod`le . . . . e 1.6 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Conditionnement et ind´pendance e 2.1 Probabilit´s conditionnelles . .

phase mobile a 2 3 1 9 1 2 chromatogramme 3 b ou détecteur 0 temps Figure 1.2 Principe de l’analyse par chromatographie. Le chromatogramme, passage obligé de toute analyse chromatographique, est obtenu à partir des variations en fonction du temps d’un signal électrique envoyé par le détecteur. Il est soit présenté en temps réel soit en différé à partir des valeurs instantanées mises en mémoire dans un micro-ordinateur. Les logiciels de chromatographie recalculent ces valeurs pour

Frédéric Naud, département de Mathématiques Probabilités et Statistiques L1 Introduction Dénombrements (1) Probabilités (2) Variables aléatoires (3) Lois usuelles (4) TCL (5) Statistiques (6) La courbe en cloche, encore appelée Gaussienne, est une découverte du mathématicien allemand Carl Friedrich Gauss (1777-1855). On lui doit beaucoup de travaux sur les probabilités, notamment sur le Théorème Central Limite qui est le sujet principal de ce cours... Frédéric Naud, département

Nature des traits quantitatifs    Caractères méristiques    → Phénotype mesuré par un dénombrement (ex: nbr sillons dans empreintes digitales, …)    Caractères continus    → Variations continues (ex: masse, taille, teneur en lipides, …)   Distribution selon une loi normale (courbe de Gauss)    Caractères à seuil    Caractères dont les variations sont discontinues avec très peu de classes phénotypiques  MAIS​  déterminés par une variable quantitative sous­jacente.  Le fait que cette variable quan

travail d’un régleur consiste principalement à bien régler sa machine, puis à veiller à ce que celle-ci ne se dérègle pas. Pour surveiller la position, les régleurs ont l’habitude de prélever une pièce de temps en temps et de régler la machine en fonction de la mesure qu’ils ont faite. Lorsque les capabilités ne sont pas excellentes, cette méthode conduit généralement à des erreurs de jugement, car on confond la dispersion de la machine avec son décentrage. L'origine de ces erreurs de jugement provient

Après avoir choisi au hasard un certain nombre de pièces d'aluminium, on a constaté à l'usine PLAN que le temps requis pour couler ces pièces est de 66 minutes avec un Écart type de 5 minutes. Le temps requis pour couler ces pièces se distribue normalement. a) Qu’il faille entre 65 et 70 minutes pour couler une pièce. Dessinez le graphique qui représente cette situation. b) Quelle est la probabilité qu'il faille plus de 72 minutes pour couler une pièce. Dessinez le graphique qui représente

Introduction La loi normale (ou de Laplace-Gauss) est la loi de certains phénomènes continus qui fluctuent autour d’une moyenne , de manière aléatoire. La dispersion des valeurs observées d’un même caractère gaussien est représenté par un écart type . L’objectif de ce projet est d’étudier et de simuler la loi normale centrée réduite c’est à dire la loi normale avec les paramètres et . Pour cela, on a étudié différents algorithmes fondés sur le théorème central limite, sur la méthode