Forme normale

probabilité que les huit entreprises emploient aucun salarié est 0,328. 3° ≥7 = =7 + =8 = × 0,87 × 0,13 + × 0,87 × 0,13 ≈ 0,721 La probabilité qu'au moins sept entreprises n'emploient aucun salarié est 0,721. B. Loi normale 1° Réponse C : 0,86 Justification (non demandée) : suit la loi normale de moyenne 874 et d'écart type 10,5. Soit la variable aléatoire définie par : ≤ 890,5 = 859,5 − 874 ≤ 10,5 = , =1− = 0,87 = 0,13 ; suit 29 11 −Π − ≈ Π 1,57 − Π −1,38 = Π 1,57 − 1 − Π 1,38 21 7

médiation, exposition ». Les interventions de cette journée seront publiées dans un prochain hors-série de la revue Tracés, « À quoi servent les sciences humaines (III) », en novembre 2011. La journée se déroulera dans l’amphithéâtre de l’École normale supérieure de Lyon (site Descartes). Le programme est disponible sur le site de Tracés. Nouvelles sciences de l'art[modifier] Les objets de l'esthétique sont abordés également par certaines sciences apparues récemment, enrichissant ainsi la recherche

remplace la voie orale en cas de vomissement et délai d’action moins long que la voie orale). Mais (surface d’absorption faible et résorption inconstante, mal acceptée par les patients) La voie pulmonaire : on peut administrer des mcnts sous forme gazeuse, volatile, et des PA solides ou liquides en suspension dans un gaz vecteur (l’action peut être générale ou locale) La voie nasale peu de PA sont résorbés, la résorption du PA est irrégulière La voie transcutanée quelques PA peuvent diffuser

. . . . . . . . e 1.2.1 Espaces et axiomes . . . . . . . 1.2.2 Ind´pendance . . . . . . . . . . e 1.2.3 Probabilit´ conditionnelle . . . e 1.3 Variables al´atoires . . . . . . . . . . . e 1.3.1 Fonction de distribution . . . . 1.3.2 Distribution Normale . . . . . . 1.3.3 Autres distributions . . . . . . . 1.3.4 Distributions multivari´es . . . e 1.3.5 Moments . . . . . . . . . . . . . 1.3.6 Estimateurs . . . . . . . . . . . 1.4 Approximations asymptotiques . . . . 1.4.1 Motivations . . . . . . .

• Les 30 unités représentent un peu moins de 2 écart-types… OPTIMISATION DE LA GESTION DES STOCKS – ESITH/ 7 Mme L.BOUSFIHA Rappel statistique • Les mesures de tendance centrale • Les mesures de dispersion • La courbe de distribution normale Distribution des résultats 60 50 Nombre d'étudiants 40 30 20 10 0 50 - 54 55 - 59 60 - 64 65 - 69 70 - 74 75 - 79 80 - 84 85 - 89 90 - 94 95 - 100 Résultats Mme L.BOUSFIHA Mme BOUSFIHA

Average) faisaient alors une partie tr`s pr´pond´rante de notre cours. Pour e e e avoir une vue exhaustive par rapport aux limites et possibilit´s de d´veloppement des mod`les e e e ´tudi´s, des ´tudes de cas ont ´t´ organis´s par les ´tudiants sous forme de petits projets. e e e ee e e L’´tude des mod`les (AutoRegressive Conditionnally Hetetoscedastic/ Generalized ARCH) e e ARCH/GARCH faisait partie de ces projets vue son extrˆme importance dans la description e des s´ries financi`res. L’importance

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Reda GRAOUI 2 Juillet 2011 2 APPROCHE STRUCTURELLE 1 Introduction Il existe trois type de modèle qui permettent de traiter le risque de crédit : les modèles à forme réduite (ou à densité), les modèles économétriques et les modèles structurels qui seront traités dans ce document. Les modèles structurels se basent sur l’approche de Merton (1974) ; l’entreprise est en défaut si la valeur de ses actifs est inférieure

exercice seront données sous leur forme décimale arrondie à [pic] près. La partie C peut être traitée indépendamment des deux autres. Une entreprise vend 2 types de meubles : M1, M2 respectivement 419 euros et 509 euros l’unité. La demande mensuelle en meubles M1 est : une variable aléatoire X qui suit la loi normale n (85 ; 15). La demande mensuelle en meubles M2 est : une variable aléatoire Y qui suit la loi normale n (52 ; 8). On suppose que

solutions de l’´quation (E0 ) sont donc les fonctions d´finies par e e y = C1 er1 x + C2 er2 x = C1 ex + C2 e3x o` C1 et C2 sont des constantes r´elles, d´pendants des conditions initiales. u e e 2. (a) Recherche d’une solution particuli`re sous la forme g(x) = ax + b : g e est une solution de (E) si et seulement si 3ax − 4a + 3b = −3x − 2, soit a = −1 et b = −2. Donc g(x) = −x − 2. (b) Les solutions de (E) s’obtiennent en ajoutant ` une solution partia culi`re de (E) les solutions g´n´rales de (E0

1 ) Une variable continue quant à elle peut prendre n’importe quelle valeur d’un intervalle. Des distributions de probabilités sont adaptées à ces deux types de variables : Loi hypergéométrique Loi binomiale Loi de Poisson Loi de Pascal Loi Normale ou LaplaceGauss Loi de Student Loi du Khi-Deux Loi de Fisher-Snédécor Lois des variables aléatoires discrètes Lois des variables aléatoires continues Ce chapitre étudiera ces différentes lois de probabilités en commençant par les lois des