Formule des probabilités totales

phase L). Pour la transition liquide à vapeur (ébullition) de l’eau la chaleur latente est donnée par la formule de Regnault (obtenue à partir de l’équation de Clapeyron): et la relation entre la tension de vapeur P v et la température T est donnée par la formule de Dupré : avec : A = 57,01, B = 7230, C = 6,34, la pression étant en atm et la température en K. Signalons aussi la formule de Combes donnant la tension de vapeur (en atm) : ©Frédéric Élie, novembre 2005 - http://fred.elie.free

plus haut La variation par rapport à la veille La variation par rapport à l’année précédente Le cours le plus bas de l’année Le Price Earning Ratio Philippe Frouté Le code ISIN Le montant du dividende par action Le cours à la clôture Le nombre total d’actions Le cours le plus bas La variation par rapport au mois précédent Le cours le plus haut de l’année Le Bénéfice Par Action Le rendement de l’action Statistiques - chapitre 1 La statistique descriptive : organisation, intérêts et limites

de taille n d’une population totale de taille N : σ = √ ((1/(n-1))Σ(ri-ŕ)^2) Si en revanche, on travaille sur la population totale N : σ = √ ((1/(N))Σ(ri-ŕ)^2) ř = moyenne arithmétique Dans un soucis de comparaison on est souvent amené à annualiser la volatilité, c’est à dire qu’on l’exprime en unité annuelle. Si on sait exprimer la volatilité quotidienne σQ, par exemple à partir de donnée intra day, la volatilité annualisé σAN, s’obtient par la formule : σ2AN = 254 x σ2Q. De

personne prend du lait au petit déjeuner » • F : « la personne prend un fruit au petit déjeuner. » • CNED SECONDE MATHÉMATIQUES 3 1. Compléter le tableau ci-dessous : L L Total F F Total 2. Écrire les événements suivants comme réunion ou intersection de L, L , F et F , puis calculer leur probabilité. a. La personne prend uniquement du lait au petit déjeuner. b. La personne prend uniquement un fruit au petit déjeuner. c. La personne ne prend ni lait, ni fruit au petit déjeuner

dans notre portefeuille d’actions. Comment avoir une id´e e de la perte maximale que le portefeuille peut subir d’ici un mois ? La r´ponse la plus logique est que nous pouvons perdre tout notre investissement. N´anmoins, e e un ´v`nement de perte totale est vraiment tr`s peu probable. Une r´ponse plus r´aliste serait e e e e e par exemple qu’en l’absence d’´v`nement exceptionnel, il y a 5% de chance de perdre 1 000 EUR. e e C’est le type de r´ponse fournit par la VaR. e De nombreuses d´finitions de

− Ã 1 (x + 1)2 1− #a 0 1 (a + 1)2 ! ECRICOME 2007 − Voie Technologique − Correction Ainsi Z Page 8 f converge et vaut : Z R Z f+ R∗ − f =1 R+ Conclusion : f est bien une densité de probabilité 2. La fonction de répartition de T notée FT est définie par : ∀x ∈ R, FT (x) = P ([T ≤ x]) Z x f (t) dt = −∞ (a) • Si x < 0 : • Si x ≥ 0 : FT (x) = 0 car f coïncide avec la fonction nulle sur R∗ − FT (x) = = Z x f (t)

un système de balance de compte en débit crédit. L’offert est enregistrée au débit dans le restaurant et au crédit en Marketing. g. Les deux formules du seuil de rentabilité : diviser les charges fixes par le taux de marge sur charges variables (qui elle-même est égale au marge sur charges variables / chiffre d’affaire) Donc au final la formule complète : Charges fixesChiffre d'affaire-Charges variablesChiffre d'affaire 2) Raisonner à court terme h. Classement des charges fixes et

Pures et Appliqu´es e e Bˆt. M2, F-59655 Villeneuve d’Ascq Cedex a Introduction au Calcul des Probabilit´s e Probabilit´s ` Bac+2 et plus si affinit´s. . . e 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

Pures et Appliqu´es e e Bˆt. M2, F-59655 Villeneuve d’Ascq Cedex a Introduction au Calcul des Probabilit´s e Probabilit´s ` Bac+2 et plus si affinit´s. . . e 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

Plan du cours Plan du cours 1. 2. 3. 4. 5. 6. Introduction Statistique descriptive – séries univariées Calcul des probabilités Variables aléatoires et lois de probabilité Statistique descriptive – séries bivariées Méthodes de prévision 2008/2009 5 1. Introduction 1. Introduction • • • • • • • 2008/2009 Contexte Historique Prise de décision Aide à la décision Modélisation Principaux outils Statistique 6 Contexte Contexte • Augmentation de la taille et de la complexité des organisations