Poisson Zebre

PARTIE II : ELECTROGENERATION 1) Organes électrique Les organes électriques permettent à certains poissons électriques de produire une décharge électrique de forte intensité. Ces organes électriques sont composés de cellules électriques aussi appelées « électroplaques » ou encore « électrocytes ». Les électrocytes sont des cellules musculaires modifiées, et de terminaisons de neurone électromoteur. l'acétylcholine qui va activer des récepteurs à la surface de la membrane des électrocytes

une primitive de t b(t ) a (t ) Formulaire de mathématiques -2- B.T.S. Informatique de gestion 3. PROBABILITES : a) Loi binomiale E (X ) = np P (X = k ) = Ck p k q n − k n npq où ! Ck = k !(nn− k )! ; n (X ) = b) Loi de Poisson P (X = k ) = E (X ) = λ V (X ) = λ e −λ λ k! k k 0 1 2 3 4 5 6 λ 0,2 0,8187 0,1637 0,0164 0,0011 0,0000 0,3 0,7408 0,2222 0,0333 0,0033 0,0003 0,0000 0,4 0,6703 0,2681 0,0536 0,0072 0,0007 0,0001 0,0000 0,5 0,6065 0,3033 0

. . . . . . . 11.4 Quelques r´sultats sur quelques lois de probabilit´ usuelles . . . e e 11.4.1 Loi binomiale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4.2 Loi g´om´trique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 11.4.3 Loi de Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4.4 Loi exponentielle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4.5 Loi gamma et loi du chi-2 . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.4.6 Loi normale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

fournissant des services de durée exponentielle (le taux de service de la file j est noté µj ), de capacité infinie, utilisant une discipline de service F IF O. Les clients (appartenant tous à la même classe) arrivent dans le système selon des processus de Poisson indépendants, le taux d’arrivée externe dans la file j étant égal à γj . ´ ˆ Recherche operationnelle, J.-F. Heche, EPFL – p.5 Les réseaux de Jackson : règles de routage Après avoir terminé son service à la station j , un client se déplace à

L'accroche va être l'enfant de 5 ans et le poisson rouge en particulier pour les enfants ; ce qu'ils vont retenir c'est l'apparition du fameux Maurice et c'est lui qui va pousser les enfants (utilisateur) à demander aux parents d'acheter les " chocosui's ". -L'objectif à atteindre de la publicité " chocosui's " L'objectif est de présenter un yaourt (à la mousse au chocolat suisse, chocolat réputée de grande qualité) par le biais d'un enfant avec son poisson rouge appelé Maurice et ceci dans le but

[pic] Année universitaire 2010/2011 Probabilités et statistique descriptive Lois discrètes : Loi de poisson [pic] Auteurs : Encadrant : ➢ EL ATIFI Imad Mr. ABOUTAFAIL ➢ HOUMOURI Mehdi ➢ LAAOUINI Ali Remerciement Au terme de ce travail réalisé par EL ATIFI Imad, HOUMOURI Mehdi et LAAOUINI Ali Nous exprimons nos remerciements a toute personne ayant collaboré de près ou de loin a sa finalisation. Nos salutations

REGLEMENT DE CALCUL ETAT LIMITE DE SERVICE (E.L.S.) FISSURATION PREJUDICIABLE COMPRESSION LIMITE DU BETON 15.00 MPa TRACTION LIMITE DES ACIERS PHI1 201.63 MPa PHI2 201.63 MPa PHI3 201.63 MPa COEFFICIENT DE POISSON 0.00 EQUIVALENCE ACIER - BETON 15 ETAT LIMITE ULTIME (E.L.U.) COEFFICIENT DE POISSON 0.00 COMPRESSION LIMITE DU BETON SOUS CHARGE PERMANENTE 14.17 MPa SOUS CHARGES D'EXPLOITATION 16.67 MPa TRACTION LIMITE DES ACIERS PHI1 347.83 MPa PHI2 347.83 MPa PHI3 347.83 MPa LIMITE D'ELASTICITE

P(X=1)=p, on a E(X)=p et Var(X)=p(1-p) (très souvent utilisée sans s’en rendre compte : probabilité d’être atteint, de décès…) - Loi Binomiale : répétition de n fois une expérience de Bernoulli de probabilité p, on a E(X)=np et Var(X)=np(1-p) - Loi de Poisson : paramètre λ E(X)=Var(X)=λ (utilisée pour estimer un nombre de quelque chose par unité de temps, de surface ou de volume et qui n’a pas de maximum fixe, comme le nombre de patients aux urgences sur une durée ou le nombre de colonies sur une boite

incapables de dire la vérité. Bêtement, je lui ai demandé : - Qu'est-ce-que tu as fait ? Mais lui, il s'est étiré et a sorti ses griffes, comme il fait toujours avant de se rouler en boule pour dormir. Inquiet, je me suis levé et je suis allé voir le poisson rouge dans le salon. Il tournait paisiblement dans bocal, aussi inintéressant que d'habitude. Cela ne m'a pas rassuré, bien au contraire. J'ai pensé à ma souris blanche. J'ai essayé de ne pas m'affoler, de ne pas courir jusqu'au cagibi où je l'ai

3.e EC d’utiliser cet ajustement exponentiel pour estimer une valeur inconnue /0,5 4 EC de choisir un modèle de régression /1 2 1 EC de déterminer la nature binomiale d’une loi et d’en préciser les paramètres /2 2 EC de préciser quelle loi de Poisson approche la loi binomiale /1 3.a EC de calculer une probabilité avec un valeur égale à… /1 3.b EC de calculer une probabilité avec une valeur comprise dans un intervalle. /1 4 EC de transformer un problème en calcul de probabilité et d’exprimer