Probabilité Conditionnelle

° de A. peA) = L p(A;). i= 1 n " . b b·I·' (A) Nombre d' elements de A D ans Ie cas d e I equlpro a lite, p = N b d' 'I' dr.· am re e ements e H • Probabilite conditionnelle de B sachant A PA(B) est definie par peA n B) = PA(B) x peA) Cas au A et B sont independants : peA n B) = peA) x pCB) totales • Formule des probabilites Si les evenements B1, B2, ... , Bn forment une partition de n alms: peA) = peA n B,) + peA n B2) + ... + peA n Bn) Esperance mathematique

c Mathematiques appliquees a la gestion Module 6 Probabilite et echantillonnage Sous 10 direction de Mortin Noel TELUQ L'unlverslte AUJourd'hUl MQT 1001 Mathematiques appliquees ala gestion MODULE 6 PROBABILITE ET ECHANTILLONNAGE Sous la direction de Martin Noel Tele-universite Universite du Quebec Quebec (Quebec) Canada 2009 MODULE 6 PROBABILITE ET ECHANTILLONNAGE 3 TABLES DES MATIERES Mise en situation Section 1 L'analyse combinatoire La factorielle Les regles de l'analyse

être difficile à). 4) Des auxiliaires modaux exprimant la possibilité, l’éventualité, la probabilité (pouvoir, vouloir, devoir). 5) Des verbes à valeur modale (paraître,sembler). 6) Des verbes d’opinion (penser, juger, estimer, supposer, affirmer etc.) 7) Des temps et des modes à valeur modale : le subjonctif ( incertitude), futur et présent de l’indicatif ( fait probable, éventuel, possible), le conditionnel ( fait potentiel, fait incertain et douteux). 8) Des phrases interrogatives (incertitude

Qu’est-ce que l’hypothèse d’AOA ? Pourquoi fait-on cette hypothèse ? Est-elle réaliste avec le marché ? Quelles hypothèses fait-on dans la plupart des modèles ? Y-a-t-il un lien avec l’AOA ? Qu’est-ce qu’une probabilité risque neutre ? A quoi sert-elle ? Quelle est le lien entre AOA et probabilité risque neutre ? Qu’est ce que la relation de parité Call-Put ? Est-ce toujours une égalité ? Pouvez-vous établir une relation entre les taux de change spot et forward ? Qu’elles sont les bornes inférieures

se réaliser Si + imparfait + conditionnel présent Si j’allais à Paris cet été, je visiterais le nouveau musée du quai Branly (Le voyage n’est pas décidé et il est peu probable) Si tu avais encore mal demain, il faudrait consulter le médecin (Mais il est probable que tu n’auras plus mal) D) l’hypothèse est située dans le présent mais l’action envisagée ne pourra pas se réaliser puisque l’action hypothétique est irréalisable Si + imparfait + conditionnel présent Si j’avais de l’argent

catégorie. En conséquence, la simple analyse statistique des non-réponses apporte une information sur ce que signifie la question et aussi sur la catégorie considérée, celle-ci étant définie autant par la probabilité qui lui est attachée d'avoir une opinion que par la probabilité conditionnelle, d'avoir une opinion favorable ou défavorable. L'analyse scientifique des sondages d'opinion montre qu'il n'existe pratiquement pas de problème omnibus ; pas de question qui ne soit réinterprétée en fonction

se réaliser Si + imparfait + conditionnel présent Si j’allais à Paris cet été, je visiterais le nouveau musée du quai Branly (Le voyage n’est pas décidé et il est peu probable) Si tu avais encore mal demain, il faudrait consulter le médecin (Mais il est probable que tu n’auras plus mal) D) l’hypothèse est située dans le présent mais l’action envisagée ne pourra pas se réaliser puisque l’action hypothétique est irréalisable Si + imparfait + conditionnel présent Si j’avais de l’argent

différents agents portaient sur des variables dont les valeurs sont déterminées à l'avance de façon précise. Cependant, dans la réalité, plusieurs décisions sont prises en contexte d'incertitude, où les valeurs prises par certaines variables sont conditionnelles à la réalisation d'un évènement ou état de la nature . Nous visons ici à présenter un modèle permettant d'expliquer les comportements en présence d'incertitude. Plus particulièrement, nous nous intéresserons ici au comportement du consommateur

CH-1700 Fribourg, Suisse © Philippe Deschamps, 2006 i TABLE DES MATIERES Première partie: Quelques notions de base du calcul des probabilités et de l’analyse statistique. I. Vecteurs aléatoires 1.1. Distribution jointe. 1.2. Densité jointe 1.3. Densité marginale 1.4. Densité conditionnelle 1.5. Indépendance 1.6. Covariance 1.7. Espérances conditionnelles et partielles 1.8. Application économique des espérances partielles (gestion de stock). II. Fonctions de variables aléatoires

quitte la salle de mathématiques (le mathématicien ou le philosophe) et 2 solutions équiprobables pour choisir la personne qui quitte la salle de philosophie (le mathématicien ou le philosophe). Cela donne 4 solutions de mouvement équiprobables de probabilité chacune Math – Math , la situation ne change pas, on aboutit à la situation B (uj Philo - Philo , idem. " " % ; est réalisé). Math – Philo , les mathématiciens se retrouvent en salle de philo et vice-versa : on aboutit à la situation C (vj