Probabilité Conditionnelle

le fonctionnement d’un central téléphonique, on utilise également un modèle à temps continu, en effet, ni les instants d’arrivées des appels ni les durées des communications ne peuvent être exprimés avec une précision suffisante par les lois de probabilité discrètes. Parmi les processus stochastique à temps continus, le processus de poisson qui sera étudié dans ce projet. Il est utilisé avant tout pour décrire la réalisation dans le temps d’événement aléatoire d’un type donné comme l’arrivé de client

indices ses sentiments ou son avis par rapport à ce qu'il dit, même dans un texte à la troisième personne. On appelle modalisation l'ensemble de ces indices qui marque la présence de ce locuteur par un commentaire. Le commentaire peut porter sur la probabilité : Il évalue alors le degré de vérité, de certitude de l'énoncé : celui-ci peut-être probable, obligatoire, certain, possible... L'information est plus ou moins sûre. Le commentaire peut être appréciatif (évaluatif) ou affectif : Il exprime alors

74 Ponts Browniens : Correction de la probabilité d’atteindre la barrière ............................................................ 75 1.5 Génération de vecteurs aléatoires Gaussiens : Décomposition de Choleski ................................. 76 2. VOLATILITE ................................................................................................................................................ 78 2.1 Volatilité historique ou non conditionnelle .....................................

Cours de Statistiques-Probabilit´ de Masters I e Pr Pierre NITIEMA, Drs Arouna OUEDRAOGO Ann´e Acad´mique : 2012-2013 e e Table des mati`res e I PROBABILITES 4 1 Espaces probabilis´s e 1.1 Construction d’espace probabilisable . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Espaces probabilis´s . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e 2 Variables al´atoires e 2.1 Variables al´atoires r´elles . . . . . . . . . . . . . . . . e e 2.2 variables al´atoires discr`tes

IUT A de Lille Département Informatique Année Universitaire 2006/2007 Probabilités et Statistiques Travaux Dirigés 1 Serge Iovle Serge.Iovle@univ-lille1.fr http://www.iut-info.univ-lille1.fr/~iovleff/ Maximilien Bauer 2 http://perso.univ-rennes1.fr/maximilian.bauer/ Ce document est légalement protégés par le droit d'auteur et sous licence creative commons options Paternité- Pas d'utilisation commerciale - Partage à l'identique des conditions initiales. Vous pouvez consulter

Correction BTS CGO Mathématiques 2011 Exercice 1 : A. Evénements indépendants, probabilités conditionnelles 1°) = ∩ = = 0,02 × 0,03 = , × car et sont indépendants = ∪ 2°) correspond à : soit le défaut "a" soit le défaut "b" soit les deux défauts donc = ∪ = + − ∩ = 0,02 + 0,03 − 0,0006 = , donc : ̅∩ = ∩ = = 1− ̅ × = 1 − 0,0494 = , = 0,98 × 0,97 = 0,9506 . . 3°) est le contraire de Autre méthode : = 4°) = ∩ or (car dans "être défectueux et avoir les deux défauts", "être est inclus

intéressé par l’évaluation de la probabilité que le matériel soit en marche après un temps t0 de fonctionnement, c’est à dire évaluer ¯ F (t0 ) = P (X > t0 ) = 1 − F (t0 ). Pour cela on observe le fonctionnement n matériels similaires et on relève leurs temps n de panne respectifs: x1 , . . . , xn . On note Kn = i=1 1lxi ≤t0 le nombre de matériels tombées en panne au temps t0 . Il en reste donc n − Kn encore en marche à cet instant. ¯ Il est assez naturel d’estimer la probabilité F (t0 ) par : n − Kn 1 nombre

sensibilité (Se) est la probabilité qu'a le test d'être positif (+) en présence d'un individu réellement malade : Se= VP VP+ FN Formule 1 C'est la probabilité conditionnelle : Se = P(Test = + | Réalité = malade) Image 1 8 Reproduction et diffusion interdites sans accord des ayants droit. Maître d'œuvre École de Santé Publique - Université de Lorraine. Évaluation des méthodes diagnostiques et de dépistage b) La spécificité (Sp) La spécificité (Sp) est la probabilité qu'a le test d'être négatif

Plan du cours Plan du cours 1. 2. 3. 4. 5. 6. Introduction Statistique descriptive – séries univariées Calcul des probabilités Variables aléatoires et lois de probabilité Statistique descriptive – séries bivariées Méthodes de prévision 2008/2009 5 1. Introduction 1. Introduction • • • • • • • 2008/2009 Contexte Historique Prise de décision Aide à la décision Modélisation Principaux outils Statistique 6 Contexte Contexte • Augmentation de la taille et de la complexité des organisations

de l’hypothèse nulle de normalité de la distribution des rendements. Au vue d’une première interpretation graphique, la modélisation d’une volatilité conditionnelle évoluant avec le temps semble justifiée, mais il convient avant d’appliquer un test statistique qui puisse conclure à la presence d’une hétéroscédasticité de type conditionnelle du terme d’erreur de la regression de l’équation moyenne, qu’il nous faut estimer au préalable. Nous utiliserons pour celà, la méthodologie usuelle de Box