Musique aléatoire

Autres fonctions probabilistes de l'assurance vie 6. Les facteurs de la mortalité humaine induits par l'assurance Enoncés et corrigés des exercices du chapitre 2 Chapitre 3 : L’actualisation en avenir aléatoire. Le capital différé et les annuités viagères 1. Le principe de l'actualisation en avenir aléatoire 2. Le capital différé 3. Les annuités viagères 4. Annuités de montant variable 5. Le fractionnement des versements Enoncés et corrigés des exercices du chapitre 3 Chapitre 4 : L’assurance décès et

£ © ¦§ §¨ ¤£¥  ¡ Exercice 9 On place dans une urne six boules numérotées de 0 à 5, indiscernables au toucher. L'expérience consiste à tirer simultanément trois boules. 1. Quel est le nombre de tirages possibles ? 2. Soit X la variable aléatoire qui, à chaque expérience, prend comme valeur le plus grand des numéros portés sur les trois boules tirées. a) Déterminer la loi de probabilité de X, son espérance mathématique ainsi que son écart-type. b) Calculer la probabilité que X prenne une

Exercice n°1. On lance deux pièces de monnaie bien équilibrées. Le joueur paye m francs. Si le lancer amène deux FACE, on gagne 30 F. Si le lancer amène un FACE, on gagne 5 F. On appelle X le gain net obtenu, gain exprimé en fonction de m. 1- Déterminer la probabilité d’obtenir deux FACE et d’obtenir un FACE. 2- Dresser la loi de probabilité de la variable X. 3- Calculer l’espérance mathématique de X, espérance de gain net. 4- Quel doit être le prix de la partie pour que ce soit un jeu équitable 

zéro, la fonction PREVISION renvoie la valeur d'erreur #DIV/0! L'équation de la fonction PREVISION est a+bx, où : et : et où x et y sont les moyennes d'échantillon MOYENNE(x 5.1Definition: Soit X une variable aléatoire réelle dont le moment d'ordre 2, à savoir , existe. Définition — étant l'espérance mathématique ; l'existence du moment d'ordre 2 implique celle de On peut interpréter la variance comme la moyenne des carrés des écarts à la moyenne (rigoureusement:

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 1.3 2 Statistiques bivariées : Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Statistiques bivariées : Corrélation et Régression Probabilité et Variables Aléatoires 2.1 Probabilités . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4 2.1.5 Théorie des ensembles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

été apprécié” ; C =“au moins un épisode a été apprécié” ; D =“au moins un épisode n’a pas été apprécié” ; E =“au plus un épisode a été apprécié” ; F =“le seul épisode apprécié a été celui de la première série”. Exercice 1.2 Une certaine expérience aléatoire est modélisée par l’ensemble fondamental Ω et la probabilité P. On considère deux évènements A et B tels que P(A) = 0, 8, P(B) = 0, 4 et P(A ∩ B) = 0, 2. Calculer les probabilités de A ∪ B, A, B, B ∩ A, A ∪ B, A ∪ B, A ∩ B. Remarque : pour chacun

consistant à tirer un boule dans une urne contenant 3 boules dont une blanche. La probabilité de tirer une blanche est de 1/3. On appelle X la variable aléatoire donnant le nombre de boules blanches obtenues à l’issue des 10 expériences. X suit une loi binomiale de 10 2 7 10 1 3 × et = 3. paramètres (10; 1/3). p(X = 3) = × 3 3 3 3 2. Une variable aléatoire X suit la loi exponentielle de paramètre λ(λ > 0). On rappelle que pour tout réel a > 0 : p(X a a) = 0 λe−λt dt . ln 2 . » VRAI λ Proposition

structure. En d’autres termes les variables aléatoires composant le processus ne sont pas forcément indépendantes les unes des autres mais établissent certaines relations qui donnent à l’ensemble une sorte de structure. Avant d’aller plus loin dans l’exploration de cette structure, il convient de se pencher sur une notion importante, la fonction d’autocovariance qui est aux séries temporelles ce que la matrice variance-covariance est aux variables aléatoires classiques. Soit X , t = 1 …… T une série

variations sont en général dues à une multitude de facteurs extérieurs que l'on ne sait pas contrôler. Il est donc raisonnable d'attacher à tout modèle, supposé refléter un phénomène complexe, un terme aléatoire qui représente l'écart entre le modèle théorique choisi et l’observation. Ce terme aléatoire appelé terme d'erreur, sera ajouté au modèle comme le montre la relation suivante : La régression linéaire 28/11/01 - Page 1/11 Y = β 0 + β 1 X 1+ β 2 X 2 + ε L'évaluation ou plus précisément

étudié) Les erreurs de mesure sur les grandeurs étudiées, soit lors du processus de récolte des informations, soit tout simplement parce que la donnée récoltée représente peu ou prou le concept que l’on veut étudier. Introduction du facteur « aléatoire » Résumé de toute l’information non prise en compte dans le modèle O = a × p + b + εO D =α × p + β +εD Équipe de recherche en Ingénierie des Connaissances Laboratoire ERIC 7 Notions clés – Variable Les variables représentent des grandeurs