Probabilité

première fois, donne un résultat 0 ou 1 avec des probabilités égales, mais donne à chaque lancer suivant le même résultat que celui obtenu la première fois.) Un exemple d’imprévisibilité sans instabilité est une fonction fr : N → {0,1} définie par fr (n) = rn , où r = r1 r2 . . . est une suite binaire infinie aléatoire au sens de Martin-Löf (voir ci-dessous) et donc imprévisible. (Ici n ∈ N joue le rôle du temps.) Probabilité. La théorie classique des probabilités traite du hasard en termes de variables aléatoires

Introduction aux calculs de probabilités Souvent ont est appelé a créer des sous ensembles a partir d’une population donnée. La population de départ est nommé n, la population d’arriver est appelée p. Il y a deux cas de figures possible * les sous ensemble p sont ordonnés et dans ce cas on a à faire à des arrangements * les sous ensemble p ne sont pas ordonnés et dans ce cas on à a faire a des combinaisons p A n = n ( n – 1 )( n - 2 )…( n – p + 1 ) P C n

modèles de files d'attente sont les probabilités d'état, que nous définissons de la façon suivante: pour n = 0, 1, 2, ... et t ≥ 0, pn(t) = probabilité de l'état n à l'instant t (1) = probabilité que n clients soient présents dans le système à l'instant t = Pr[n(t) = n]. Sous certaines conditions, les probabilités à long terme ou probabilités stationnaires p n = lim p n (t) t →∞ existent pour n = 0, 1, 2, ... et définissent effectivement une mesure de probabilité : (2) 49 n=0 ∑ p n = 1.

intervalle. L’aléa est modélisable par des lois de probabilité. Son impact peut être favorable et défavorable. Le risque subsume donc l’aléa car le risque est une éventualité défavorable qui porte préjudice au fonctionnement normal du projet start-up. A contrario, l’incertitude, qui est une éventualité non identifiable, inconnue et perturbant gravement le fonctionnement normal du projet start-up n’est pas modélisable statistiquement et sa probabilité de survenance n’est pas évaluable.

risque élevée Majeur Moyenne Critique Significatif Mineur Faible Critique Tolérable Significatif Moyenne Inacceptable Critique Tolérable Majeur Moyenne Faible Faible Moyenne Haute Faible Enjeux et risques à long terme Probabilité (déjà ou jamais apparu auparavant?) Le risque est très élevé et jugé innaceptable autre choix de solution technique ou d'organisation Le risque est élevé mise en place d'un plan de réduction sur l'OT : tâches supplémentaires Exemple : simulation

cela arrive ? Pour répondre à cette question, il faut tenir compte de deux points particuliers : la gravité du dommage ( L'accident sera-t-il grave ? ) la probabilité d'apparition du dommage (Le dommage a-t-il de forte chance de se produire ? ) Estimation de la gravité : Moyen: niveau 2 Estimation de la probabilité d'apparition : probable : niveau 3 Réduction du risque est-elle nécessaire ? Réduction du risque nécessaire mais non immédiate Les risques physiopathologiques

comme suit: «la probabilité qu'un adolescent soit à risque comportemental élevé, moyen ou faible est lié à son sexe, l'intention d’abandonner l'école, la structure familiale, le risque émotionnel et l'estime de soi". En ce qui attrait au modèle économétrique utilisé il a été développé comme suit : ✓ La variable dépendante Y incarne le niveau de risque comportemental avec p1 = la probabilité de risque comportemental élevé (Y = 3), p2 = la probabilité de risque comportemental

FIIFO 3 PROBABILITES - STATISTIQUES STATISTIQUE DESCRIPTIVE 1. et en Égypte, par exemple), les États ont toujours senti le besoin de disposer d'informations sur leurs sujets ou sur les biens qu'ils possèdent et produisent. Mais les recensements de population et de ressources, les statistiques (du latin status : état ) sont restées purement descriptives jusqu'au 17ème siècle. Puis s'est développé le calcul des probabilités et des méthodes statistiques sont apparues en Allemagne, en Angleterre

toutes les combinaisons possibles. 1. Au début du jeu, quelle est la probabilité que le nombre à trouver soit 1234 ? 1356 ? 2. Le joueur propose 1234. On lui dit qu’il a un chiffre exact et bien placé et un chiffre exact et mal placé. Quelle est la probabilité pour que le nombre à trouver soit 1356 ? 3. Le joueur propose au second coup 4356. On lui dit qu’il a trois chiffres exacts et bien placés. Quelle est maintenant la probabilité de 1356 ? Attention ! Le calcul doit tenir compte des informations

sont pas adaptés à des situations dans lesquelles l’incertitude peut être caractérisée par trois aspects essentiels. – Le premier concerne les situations dans lesquelles la connaissance scientifique du moment ne permet pas de prédire, même en probabilité, les conséquences possibles des décisions prises. Une telle situation est généralement dénommée « incertitude scientifique ». Nous reviendrons sur le sens à donner à cette expression. Remarquons que de telles situations concernent aussi bien