Loi de Bernoulli

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point A d’abscisse a, une tangente passant par A de coefficient directeur f (a). Une équation de cette tangente est y = f (a) (x − a) + f (a). Loi de probabilité discrète : • E est une expérience aléatoire et Ω l’univers associé. Soit une variable aléatoire X définie sur Ω. X(Ω) étant l’ensemble des valeurs prises par X, on a X(Ω) = {0, 1, 2, 3, . . . , n}. La loi de probabilité de X attribue à chaque valeur xi la probabilité pi de l’événement (X = xi ) constitué de tous les événements élémentaires dont

partie de Ω. ∅ est l'événement impossible. Ω est l'événement certain. A∪B est l'événement «A ou B». A∩B est l'événement «A et B». Si A∩B = ∅, on dit que A et B sont incompatibles (ou disjoints).  On note A l'événement contraire de A . On définit une loi de probabilité p sur Ω = {ω1 ; ω2 ;...; ωn} en associant à chaque éventualité ωi un nombre réel pi tel que : pour tout i ∈ {1 ; 2 ; ⋯ ; n} 0 £ pi £ 1 et p1 + p2 + ⋯ + pn = 1 pi est la probabilité de l'éventualité ωi. On note pi = p(ωi) Pour tout événement

d’essai. - Réaliser un titrage par pH-métrie ou avec un indicateur coloré. Capacité numérique : - Tracer une courbe de titrage pH-métrique et déterminer le volume à l’équivalence à l’aide d’un tableur. Conductivité Conductivité, conductance. Loi de Kohlrausch. Conductimétrie. Dosage par étalonnage. Titrage par précipitation. Titrage acide-base. - Définir la conductivité d’une solution aqueuse. - Relier la conductance et la conductivité. - Calculer la conductivité d’une solution à partir

1.4 Equations intrinsèques 6 II.2 relations de bernoulli 6 II.2.1 Première formulation 6 II.2.2 Deuxième formulation 7 II.2.3 Représentation géométrique et interprétation énergétique du théorème de Bernoulli 8 II.3 HYDRODYNAMIQUE DES LIQUIDES REELS 8 II.3.1 Rappels sur la viscosité : formule de Newton 8 II.3.2 Equations de Lamé 9 II.3.3 Equations de Navier-Stokes 9 II.3.4 Extension du théorème de Bernoulli au cas des fluides réels 10 II.4 THEOREME DES QUANTITES

la somme des nombres inscrits sur les deux cartons tirés. Déterminer la loi de probabilité de la variable aléatoire X . babilité le joueur a-t-il de gagner ? 3 Le joueur gagne si la somme des deux nombres est supérieure ou égale à 6. Quelle pro4 Le joueur réalise trois fois l’expérience. On note S son nombre de succès, c’est-à-dire le nombre de fois où il obtient une somme supérieure ou égale à 6. Déterminer la loi de probabilité de la variable aléatoire S . 5 Déterminer l’espérance mathématique

G´n´ralit´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e e 3.2.1 Variable al´atoire discr`te . . . . . . . . . . . e e 3.2.2 Loi d’une variable al´atoire discr`te . . . . . . e e 3.2.3 Fonction de r´partition . . . . . . . . . . . . . e 3.3 Lois discr`tes classiques . . . . . . . . . . . . . . . . e 3.3.1 Lois de Bernoulli . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.2 Loi uniforme sur un ensemble fini de r´els . . e 3.3.3 Lois binomiales . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.3.4 Lois hyperg´om´triques

distribution statistique : les modèles continues I. La loi normale Laplace-Gauss A. Définition de la loi normale B. Loi normale réduite centrée C. Détermination pratique des probabilités : Usage des tables statistiques D. Conditions d’application 1. Variable aléatoire normale 2. Théorème central limite Loi du Khi² A. Définition B. Tables statistiques C. Somme du Khi² indépendantes Loi de Student A. Définition B. Densité de probabilité de la loi de Student Loi de Fisher-Snedecor A. Définition B. Tables statistiques

. . . . . . . . . . . . . . . . 1.4.3 Élasticité linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Hypothèses fondamentales de la RdM . . . . . . . . . . . . 1.5.1 Principe de Saint-Venant et conséquences . . . . . . 1.5.2 Hypothèse de Navier-Bernoulli . . . . . . . . . . . . 1.6 Conditions aux limites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.1 Efforts extérieurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6.2 Liaisons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.7 Ce qu’il faut retenir . .

la combinaison de probabilité d’évènement et de sa conséquence ») pour coupler les risques aux objectifs de l’organisation : « le risque est l’effet de l’incertitude sur les objectifs » [4] [modifier] Définition scientifique du risque Daniel Bernoulli, en 1738, dans Specimen theoriae novae de mensura sortis apporte la première définition scientifique : « le risque est l'espérance mathématique d'une fonction de probabilité d'événements ». En termes plus simples, il s'agit de la valeur moyenne des