Mathématiques discrètes

Jean-Claude Tano AHONDJON [pic] Objectif : Compétent, dynamique et rigoureux je serais un collaborateur efficace et discret. FORMATION ET DIPLOMES • Mars - juillet 2010 : Attestation de formation en Entreprenariat à l’Ecole Pour les Micro Projets • 2005-2006 : Brevet de Technicien Supérieur option Finances comptabilité • 2000-2001 : Baccalauréat série D au Lycée Moderne Arrah EXPERIENCE PROFESSIONNELLE • Octobre 2006 - Décembre 2008 : Stagiaire permanent

2010 I L'ECONOMETRIE L'économétrie est souvent décrite comme la partie de l'économie qui s'occupe de la mesure, du quantitatif. Elle applique les méthodes statistiques aux données empiriques issues de l'économie. Héritière à la fois des mathématiques, de l'économie et des statistiques, elle se fonde sur des modèles économiques qu'elle vient confronter à un ensemble de données observées (données de panel, série temporelle, etc.). L'économétrie vise à estimer les paramètres de ces modèles et

Probabilités -1- VARIABLES ALEATOIRES DISCRETES Exercice 1 (d’après ESSEC 1999 voie T) Une expérience aléatoire consiste à lancer simultanément deux dés équilibrés, et l’on répète indéfiniment cette expérience. On suppose les lancers indépendants. Partie A : Etude du temps d’attente pour obtenir un double six On note X la variable aléatoire indiquant le numéro de l’expérience aléatoire où l’on obtient pour la première fois un double six (c’est-à-dire où les deux dés donnent six). 1)

un don soit recueilli. d) que les trois personnes ne fassent pas le même choix. 4- On interroge un étudiant de HEC. Pour chacune des paires d’événements suivants, indiquez s’ils sont mutuellement exclusifs: a) A={ l’étudiant affirme aimer les mathématiques } et B={ l’étudiant affirme aimer la lecture }. b) A={ l’étudiant possède un téléphone intelligent } et B={ l’étudiant possède un Ipod }. c) A={ l’étudiant travaille dans un restaurant les mardis soirs } et B={ l’étudiant assiste à un cours

Démocratique et Populaire Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene Faculté des Mathématiques Pures et Appliquées Département de Probabilités et de Statistiques Mémoire en vue de l’obtention du grade de Magister en Mathématiques Option : Probabilités & Statistiques Thème : Etude d’un Modèle d’Equations Différentielles Stochastiques Couplées - Application Actuarielle Présenté par : Mr Abdelkader AMERAOUI

données et interprétation des résultats : elles se traitent en deux étapes: (i) Etape descriptive ou exploratoire. (ii) Etape inductive ou inférentiel. Objet de la statistique La statistique descriptive est un ensemble de technique mathématique de description de vastes ensembles d'objets. Ces objets peuvent être: 1- Des objets ordinaires, exemples : l’ensemble des entreprises cotées en bourse en Algérie. 2- Des êtres vivants : l’ensemble des moutons dans la zone de Mitidja

Sous la direction de Christian Gautier André Warusfel Bruno Caminade Gonzague de Monicault Serge Nicolas MATHÉMATIQUES TOUT-EN-UN • ECS 2 année e ៑ Un cours complet ៑ De nombreux exercices et problèmes ៑ Toutes les solutions détaillées en fin d’ouvrage PRÉPAS COMMERCIALES Mathématiques TOUT-EN-UN • ECS 2e ANNÉE Cours et exercices Mathématiques Tout-en-un • ECS 2e année Cours et exercices corrigés Sous la direction de Christian Gautier et André Warusfel

CARACTERISTIQUES D’UNE SERIE STATISTIQUE Dans ce chapitre, on considère des séries à caractères quantitatifs discrètes ou continues ( avec, dans le cas d’une série continue, l’hypothèse d’une répartition uniforme à l’intérieur de chaque classe ) Notations : ▪ x1 , x2 , … , xp sont les valeurs ou les centres des classes si ces valeurs sont regroupées en classe. ▪ n1 , n2 , … , np sont les effectifs respectifs des valeurs x1 , x2 , … , xp ▪ f1 , f2 , … , fp sont les fréquences respectives

 » Jean Dieudonné Le cœur de cette note est formé des inégalités de la moyenne et des inégalités de convexité. Les inégalités vont souvent par deux : une version « discrète » (sommes finies ou séries) et une version intégrale. Mais on pourrait aussi bien les grouper par thèmes, selon leurs applications en algèbre, analyse ou géométrie. 0. Techniques élémentaires. Rappelons quelques techniques simples de majoration

Méthodologie___________________________________________________ page 4 2.1. Principes 2.2. Technique de valorisation 2.3. Indicateurs 2.4. Application et résultats 3. Discussion_____________________________________________________ page 6 3.1. Modèles discrets 3.1.1. Modèles mono-périodique discret à deux états 3.1.2 ;. Les déflateurs d’état 3.1.3. Modèles multi-périodiques et passage en temps continu 3.2. Formule générale des déflateurs pour les modèles en temps continu_ page 9 3.2.1.Définition des déflateurs 3.2.2. Caractéristiques