Loi de Bernoulli

niveau de l’intrados c’est tout le contraire puisque le profil constitue un obstacle à l’écoulement de l’air et celui-ci est freiné.Ce phénomène a été demontré par le grand physicien et mathématicien du XVIIIième siècle Bernoulli.C’est grace a la loi de Bernoulli que nous pouvons deduire que l’intrados est une zone de surpression. Pour conclure sur ce fait,la sustentation est générée essentiellement par l’extrados de l’aile.Le produit de la depression par la surpression sur la surface totale de la voilure

PROBABILITÉ DISCRÈTES À UNE DIMENSION 1.1. DÉFINITIONS 1.1.1. Variable aléatoire 1.1.2. Lois de probabilité 1.1.3. Fonction de répartition 2. VARIABLES ALÉATOIRES ET LOIS DE PROBABILITÉ DISCRÈTES À DEUX DIMENSIONS 2.1. DÉFINITIONS 2.1.1. Loi de probabilité de la variable aléatoire à deux dimensions (X,Y) 2.1.2. Lois de probabilité marginales 2.1.3. Lois de probabilité conditionnelles 2.1.4. Indépendance MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES À LA GESTION 3. CARACTÉRISTIQUES D’UNE VARIABLE ALÉATOIRE

+ 1 − r ) = (1 + 2r ). 3 3 3 c. On a : PA (R) = P(A ∩ R) 3r r = = 1 . P(A) 1 + 2r 3 (1 + 2r ) 2. a. L’expérience consiste en une répétition de 400 épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes, où la probabilité de « succès » (c’est-à-dire que l’étudiant ait la bonne réponse) est égale à P(A). La variable aléatoire X suit donc la loi binomiale de paramètres n = 400 et p = P(A) = 31 (1 + 2r ). 30, n f 5 et n(1 − f ) b. On a n = 400 et f = 240 400 = 0,6, donc n confiance au seuil de 95 % de l’estimation

base………………………………………………………… 2.a Loi de probabilité sur un univers Ω………………………………………………… 2.b l' équiprobabilité……………………………………………………………………... 2.c Calcul de la probabilité de A ∪ B…………………………………………………... 2.d Probabilités conditionnelles et Indépendance………………………………………. 3. Variables aléatoires…………………………………………………………………….. 3.a Caractéristiques des variables aléatoires……………………………………………. 3.b Indépendance de deux variables aléatoires…………………………………………. 3.c Opérations sur les variables aléatoires……………………………………………… 4. Loi binomiale &

donc pas distribuées selon une loi normale. Justification du choix du noyau : on utilise le noyau Gaussien par défaut car selon les graphiques suivant c’est celui le plus proche de la représentation de la densité de la variable x représenté à droite du graphique 2 3. Fonction de répartition empirique et fonction de répartition de la loi normale Graphique3 : fonction de répartition empirique de la variable X(en rouge) et la fonction de répartition de la loi normale(en bleu) Commentaire :

simple. Pour simplifier la suite de l’exposé, nous ne supposerons que la loi de référence à déterminer dépend d’un seul paramètre θ. Le problème se réduit donc à déterminer une fonction des observations : θˆ (x1 , x2 , ..., xn ), aussi voisine que possible de la valeur vraie θ qui est inconnue. On dit alors que θˆ est une estimation de θ. D’autre part : – Etant donnée une population de taille n, décrite par la v.a. X de loi de probabilité connue, dépendant du paramètre θ inconnu. – On extrait un

les fluides non - newtonien 2-2-1 les fluides rheofluidifiants (ou pseudo plastique) 2-2-2 les fluides dilatants (ou rheoepissessants) ... 2-2-3 les fluides plastiques 3- les pertes de charge .. 3-1 théorème de Bernoulli ... 3-1-1 le phénomène .. 3-1-2 théorème de Bernoulli pour un écoulement permanant d'un fluide parfait incompressible 3-2 viscosités . 3-2-1 observation 3-2-3 conclusion 3 2-3 viscosités dynamiques et viscosité cinématique 3-2-3-1 profil de vitesse et vitesse moyenne

......................................................... 11 1685 François Blondel :.............................................................................................................................................. 12 1667-1748 Jean Bernoulli :......................................................................................................................................... 13 1707-1783 Leonhard Euler :.............................................................................

. . . . . . e 2.4 Lois discr`tes finies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.4.1 Loi de Bernoulli . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.2 Loi Binomiale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4.3 Loi hyperg´om´trique . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.5 Lois discr`tes infinies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2.5.1 La Loi G´om´trique . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.5.2 La Loi de Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Variables al´atoires continues . . . . .

chaque balade qu’il effectue, un cavalier a une probabilité p d’être désarçonné. Loi binomiale 1. Quelle est la probabilité que le cavalier ait chuté k fois au terme de n balades ? On suppose que les différentes promenades sont indépendantes les unes des autres. 2. Quelle est la loi du nombre de chutes en n balades ? 3. Donner l’espérance et la variance du nombre de chutes en n balades. Exercice 3 Loi hypergéométrique Le responsable qualité d’une usine contrôle 20 objets dans chaque