Probabilité Ecs1

Estimation de la gravité 1. faible : Accident du Travail (AT) ou Maladie Professionnelle (MP) sans arrêt de travail 2. moyen : AT ou MP avec arrêt de travail B. Estimation de la probabilité fréquence et/ou durée d’exposition au danger probabilité d’apparition d’un événement dangereux C. Traitement du risque probabilité d’apparition du dommage 2 improbable très grave 4 grave 3 moyen 2 1 1 très improbable départ fréquent et/ou longue durée d’exposition

l'information et comme outils d'aide à la prévision et à la décision est indispensable ; leur rôle dans les domaines de la finance ou de la gestion d'entreprise, de la finance de marché et des sciences sociales est important. L'enseignement des probabilités et statistiques fournit un modèle mathématique prenant en compte l'aspect aléatoire d'un phénomène ; il permet de ce fait d'aborder des situations réelles où le hasard intervient. C'est ainsi que cette branche des mathématiques intervient dans

(mal)chance que la contre valeur en euro de nos recettes en USD de plus de 2% ». La seconde phrase sonne mieux que la première. La VaR est un calcul de perte maximale, ce qui est rassurant, mais… … cette perte est conditionnée à une certaine probabilité de réalisation qui constitue l’intervalle de confiance choisi. Pour être crédible, le calcul de la VaR doit donc reposer sur un intervalle de confiance élevé : généralement 95% ou 99%. Autrement dit, sur un risque d’erreur très faible de 5% ou 1%

suivantes : • La probabilité qu’une personne contaminée ait un test positif est de 0, 99 (sensibilité du test). • La probabilité qu’une personne non contaminée ait un test négatif est de 0, 97 (spécificité du test). On fait passer un test à une personne choisie au hasard dans cette population. On note V l’événement « la personne est contaminée par le virus » et T l’événement « le test est positif ». V et T désignent respectivement les événements contraires de V et T. 1. a) Valeurs des probabilités : p(V) =

d’individus qui constituent la taille de l’échantillon 20 Module études de marché-K.A Avant la phase terrain 4 Définition de l’échantillon  Qui? Les méthodes probabilistes: Le sondage aléatoire simple: chaque individu possède une probabilité égale – et non nulle- d’appartenir à un échantillon. Exemple: On retient chacun N/ième individus de la base de sondage. Supposons qu’une population contient 100 000 individus. On souhaite interroger 100 individus, le taux de sondage n/N, soit 1/1000e

VIH/SIDA a eu l'effet le plus spectaculaire. La grande majorité personnes qui vivent avec le VIH/SIDA dans des pays à faible revenu n'ont pas conscience d'être infectées. Dans les pays les plus gravement touchés d'Afrique orientale et australe,la probabilité pour un jeune de 15 ans de décéder avant l'âge de 60 ans est montée en fléché. Les femmes, ce qui tendance à mourir plus jeunes que les hommes, ce qui traduit le fait que chez les femmes, le taux d'infection à VIH culminent généralement 5 à 10

quelle est la probabilité de versement intégral de ces primes périodiques puisque, si des gens ne survivent pas, ils ne pourront pas payer intégralement les primes prévues au contrat) II Tables de survie, éléments du risque viager A Principe général Comme on le sait, pour promettre en cas de réalisation d’un sinistre une prestation, l’assureur demande des primes et pour connaître le montant des primes à demander il évalue le coût moyen des sinistres, leur probabilité de survenance

Les connecteurs linguistiques pour bien écrire et argumenter 1.     L’origine du problème : Depuis un certain temps… D’année en année… Il est fortement question de… On parle beaucoup en ce moment de…       Considérons par exemple le cas de… Tel est le cas, par exemple, de… Son cas ne fait qu’illustrer celui de… Si l’on prend le cas de…. L’exemple le plus significatif nous est fourni par… Prenons le cas de…           Cependant,… Mais,… Toutefois,… Néanmoins,… Finalement…

| | | | | |Gravité (1 à 4) |Probabilité (1 à 4) |Réduction du risque nécessaire | | | |

Terminale S Probabilités 1. 1. Combinatoire avec démonstration 1. 2. Rangements 1. 3. Calcul d’événements 1 1. 4. Calcul d’événements 2 1. 5. Calcul d’événements 3 1. 6. Dés pipés 1. 7. Pièces d’or 1. 8. Agriculteur pas écolo 1. 9. Boules 1. 10. Jeux 1. 11. Conformité 1 1. 12. Fumeurs 1. 13. Conformité 2 1. 14. Chiens chats 1. 15. Maladie 1. 16. QCM, Am. du Nord 2006 1. 17. Fesic 2001 : Exercice 17 1. 18. Fesic 2001 : Exercice 18 1. 19. Fesic 2002 : Exercice 15 1. 20. Fesic 2002 : Exercice 16