Matrice aléatoire

Maths Ecricome mai 2000 Voie Economique Exercice 1 Soit X une variable aléatoire à densité dé…nie sur un espace probabilisé. On note f une densité de X, F sa fonction de répartition. On fait les trois hypothèses suivantes: 1. (a) i. Si t appartient à ] 1; 0[, f (t) = 0. ii. Si t appartient à [0; +1[, f (t) est strictement positif. iii. f est continue sur ]0; +1[. 2. Montrer que l’ équation F (x) = 1 admet une solution unique sur 2 ]0; +1[. Cet unique réel, que l’ notera m

* 2) que leur utilité croît avec la richesse et qu'ils ont de l'aversion pour le risque   * 3) qu'il est possible de représenter leurs préférences par des fonctions définies sur les deux premiers moments d'une distribution de richesse aléatoire, à savoir l'espérance et la variance. * Étant donné que la richesse finale d'un individu est déterminée par le rendement de son investissement, cette dernière hypothèse signifie que les préférences des investisseurs peuvent être exprimées sous

choisit au hasard un échantillon de 10 arbres dans le stock de cette jardinerie. On suppose que ce stock est suffisamment important pour que ce choix puisse être assimilé à un tirage avec remise de 10 arbres dans le stock. On appelle X la variable aléatoire qui donne le nombre de conifères de l’échantillon choisi. a. Justifier que X suit une loi binomiale dont on précisera les paramètres. b. Quelle est la probabilité que l’échantillon prélevé comporte exactement 5 conifères ? On arrondira à 10−3

note : A l'événement : "La carte choisie est un pique". B l'événement : "La carte choisie est rouge (cœur ou carreau)". C l'événement : "La carte choisie est une figure (valet, dame, roi)". 1) Présenter un modèle mathématique décrivant l’expérience aléatoire. 2) Déterminer les probabilités des évènements A,B,C,A∩B,B∩C,A∪B,A∪C. 3) Déterminer la probabilité de l'événement D "La carte choisie n'est ni un pique ni une figure". Exercice n°5. On jette une pièce de monnaie 3 fois de suite. 1) Donner la liste

Registre à décalage à rétroaction linéaire Le registre à décalage à rétroaction linéaire Le registre à décalage à rétroaction linéaire constitue l’élément de base des générateurs pseudo-aléatoires utilisés pour la génération de la suite chiffrante. Définition 1 Un registre à décalage à rétroaction linéaire binaire de longueur L est composé d’un registre à décalage contenant une suite de L bits (s i , . . . , s i +L−1) et d’une fonction de rétroaction linéaire. On l’appelle aussi par son

une méthode de la famille de l’analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée. Objet de la méthode : La méthode a pour objet de décrire les données contenues dans un tableau d'individus et de caractères. Ce tableau s'appelle matrice des données. Il se compose : - de lignes d'individus : des personnes, des entreprises, des journaux, etc., - de colonnes de variables : quantitatives (âge, taille, nombre d'employés, etc.). Pour obtenir une meilleur représentation des données, on

décision utilisés. I - les différents types de décisions. A -- Classification des décisions selon leur degré de risque. Du point de vue du degré de risque attaché à la prise de décision, on parle de décision « certaines », de décisions « aléatoire », et de décision incertaines. 1-- Les décisions « certaines » : ces décisions se caractérisent par un risque nul dans la mesure où l'on connaît le résultat de la prise de décision dans 99 % des cas. Notons toutefois qu'un risque totalement nul

matières Pierre-André Cornillon Laurent Rouvière Régression logistique et scoring Chapitre 1 Introduction Notations : – X = (X1 , . . . , Xp ) : variable aléatoire explicative de dimension p, x = (x1 , . . . , xp ) une réalisation de x ; – Y variable (univariée) à expliquer. – (X1 , Y1 ), . . . , (Xn , Yn ) : un n-échantillon aléatoire (iid et de même loi que le couple (X, Y )), tel que Xi = (Xi1 , . . . , Xip ) ; – (x1 , y1 ), . . . , (xn , yn ) une réalisation de (X1 , Y1 ), . . . , (Xn , Yn

Avec tirages aléatoires Reconstituer la distribution historique sur l'horizon retenu en tirant au sort les variations quotidiennes au sein de la distribution historique du portefeuille. Calculer la VaR en fonction de l’indice de confiance retenu ESSI - 15/02/2004 Nicolas MARTIN – Josselin TOBELEM 10 3 – Les différentes méthodes B. VaR paramétrique 1/2 On cherche a estimer les paramètres m et σ : • Par la méthode variance - covariance : - Estimer la matrice de variance - covariance

sont des fonctions marginales continues alors C est unique. Ce théoréme permet d’associer à chaque distribution bidimensionnelle une copule. Le théorème de Sklar appliqué à des variables aléatoires continues conduit au théorème suivant. Théorème 2 Soit ( X1,..., Xn) un vecteur de variables aléatoires continues admettant F1 ,...,F n comme fonctions de répartition marginales et F comme fonction de répartition jointe, alors il existe une copule C qui vérifie la relation du théorème 1. Si les