Poissons d'aquarium

[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

 Le poisson zèbre (Danio rerio) est une espèce de poissons ovipare originaire d'Asie. . L'habitat naturel du poisson sont les rizières, les eaux stagnantes et les petits cours d'eau de lent débit. A l'age adulte, il atteint 4 à 5 cm et possède des teintes vives , métalliques et brillantes. Il sert couramment d'organisme modèle en aquariophilie et en laboratoire.Il est un sujet d'études important, car il a la possibilité de régénérer des parties de son corps en cas de blessure

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

chance possible qu’un événement se produise ou pas. 1-1inomale : cette loi est utilisée lorsque des phénomènes se répètent de façons indépendantes, et pouvant prendre 2 états. Exemple : succès ou échec, vrai ou faux, garçon ou fille. 2- loi de poisson : elle est utilisée pour déterminer le nombre d’événement indépendant se produisant dans un laps de temps. Exemple : l’arrivée des clients à un guichet, gestion des files d’attentes. 3- loi exponentielle : elle est utilisée quand on s’intérèsse

générales Valeurs particulières F O R M U L A I R E 1 – 2ν 3 + 2ν T τ 3 = --------------------  --  R 2 – y 2 – ---------------- z 2 - 3 + 2ν 8(1 + ν)  I  1 + 2ν T - τ 2 = – --------------------  --  yz 4(1 + ν)  I  ν coefficient de Poisson I moment d’inertie par rapport à Gz en G : 3 + 2ν T - τ 3 = --------------------  --- 2 ( 1 + ν )  S en A et B : 1 + 2ν T τ 3 = ----------------  --- 1 + ν  S  3T  τ 3 = ------- k 1 2S Point G   τ2 = 0   3T  τ 3 = ------- k

de Little ´ Chapitre 2 : RAPPELS MATHEMATIQUES 2.1 Processus de Markov continus 2.1.1 R´gime transitoire e 2.1.2 R´gime permanent e 2.2 Processus de Poisson 2.2.1 Introduction 2.2.2 D´finitions et description du processus e 2.2.3 Caract´risation d’un processus par ses temps d’arriv´e e e 2.2.4 Propri´t´s suppl´mentaires ee e 2.2.5 Processus de Poisson compos´s e 2.2.6 Processus non homog`nes e 2.3 Processus de naissance et de mort Chapitre 3 : FILE D’ATTENTE UNIQUE 3.1 Files d’attente markoviennes

Evj = 4 400 si fc28 > 60Mpa, sans fumée de silice Evj = 6 100 (fcj) si fc28 > 60Mpa, avec fumée de silice Evolution du module de Young différée Evj en fonction fcj. d. Coefficients de poisson : Le coefficient de poisson sera pris égal à = 0 pour un calcul de sollicitations à l’ELU et à = 0,2 pour un calcul de déformations à l’ELS. e. Contrainte de calcul du béton comprimé : Etat Limite Ultime de Résistance (E.L.U.R) : Pour les calculs `a l’ELU