Probabilité Statistique

 Les probabilités Notion de variable aléatoire : Soit E l’ensemble des issues d’une expérience aléatoire. On définit une variable aléatoire X sur E quand on associe un nombre réel à chaque issue de E. On dit que l’ensemble de ces réels est l’ensemble des valeurs prises par X. Evènements liés à une variable aléatoire : Soit X une variable aléatoire définit sur l’univers E. L’ensemble des valeurs prises par X est : E’= (x1 ; x2 ; …; xn) où les valeurs sont rangées par ordre croissant. Le nombre

graphiques et figures géométriques. Il éprouvait donc plutôt de la sympathie en voyant Keynes soutenir une thèse de probabilité. Keynes, de son côté, était arrivé à Cambridge avec l’idée de parfaire sa thèse et de mener à bien un certain nombre de travaux de statistique. Il projetait notamment de travailler sur les nombres indices, sur la théorie de la corrélation et sur la méthode statistique. Mais il entendait mener cela de front avec des travaux et des enseignements d’économie. Après tout, il occupait

risque Exemples de management du risque DÉFINITIONS Danger : état, situation ou pratique représentant un potentiel de pertes accidentelles. Risque Accident Incident Définitions Danger Risque : évaluation d ’un danger associant la probabilité d ’occurrence redoutée et la gravité des conséquences. Définitions Danger Risque Accident : événement non souhaité qui entraîne des pertes corporelles ou matérielles importantes. Définitions Danger Risque Accident Incident : événement

Ei,t =0 (attitude neutre). Cet internaute-automate possède une fonction de transition composée de 3 probabilités : - une probabilité PCRi de connexion au réseau au cours d’une période t. Une probabilité PCRi égale à 0,2 signifie que i se connecte en moyenne une fois tous les 5 jours, une probabilité PCRi égale à 1 révèle une connexion quasi-permanente. - une probabilité PAPi d’attitude positive envers le message reçu d’autres individus (message stocké auparavant dans sa boîte

événements de risques, en tenant compte de l’impact potentiel des conséquences et de la probabilité d’occurrence de ces risques. Cette évaluation peut être menée avec l’aide d’experts, par le recours à des bases de données externes, ou par la définition de scénarios pour lesquels l’impact financier du risque devra être évalué de la manière la plus précise possible. Lorsque l’on ne dispose pas de données statistiques suffisantes pour réaliser une évaluation précisément chiffrée, une méthode consiste à

décision est dite « aléatoire » lorsque certaines variables ne sont pas totalement maîtrisées par l’entreprise mais sont connues en probabilité entendons par là « pouvant être mathématiquement probabilisées »). Lorsqu’une variable est connue en probabilité, il s’agit d’une variable aléatoire c’est-à-dire une variable dont on sait qu’il y a telle ou telle probabilité pour qu’elle prenne telle valeur. Prenons un exemple très simple : dois-je jouer pile ou face (pour un seul jet de pièces) ? Voici

conjonction d’un aléa non maîtrisé et de l’existence d’un enjeu ou d’un environnement pouvant être affecté par un tel événement. Ainsi, nous visons par la présente étude développer un processus d’identification du risque, en se basant sur la théorie statistique des valeurs extrêmes. En fait, cette dernière présente un outil adéquat de maitrise et d’aide à la décision via la modélisation de l’occurrence des événements extrêmes. Notre étude consiste à étudier le risque lié au Mildiou de la vigne dans les

National ES 2008 QCM fonction logarithme – Probabilité – Statistiques. Annales bac ES non corrigées : http://www.maths.ac-aix-marseille.fr/debart/doc/terminale.html Document Word : http://www.maths.ac-aix-marseille.fr/debart/doc/bac_2008/bac_es_national_2008.doc BACCALAUREAT GENERAL Session 2008 Epreuve: MATHEMATIQUES Série : ES Durée : 3 heures Coef. : 5 ou 7 OBLIGATOIRE et SPECIALITE Avant de composer, le candidat s'assurera que le sujet comporte bien 7 pages numérotées de 1 à 7. Du papier

crédit vise également à apprécier la perte inattendue, celle-ci devant être couverte par les fonds propres. La perte attendue en cas de défaut (EL - expected loss) correspond au montant exposé au défaut (EAD - exposure at default) affecté de la probabilité de défaut (PD -probability of défault) et du taux de perte en cas de défaut (LGD - loss given défault) : EL = EAD x PC x LGD La perte étant aléatoire, il convient d'estimer non seulement la perte moyenne attendue (Expected loss), mais aussi la

risque d’erreur subsistant après la vérification complète d’un certain nombre d’éléments clé (Key items), Stat : risque d’erreur subsistant après une vérification sur un certain nombre d’éléments, hors éléments clé, sélectionnés par échantillonnage statistique. Pour chaque compte ou classe de transaction, cet enchaînement d’événements doit être appliqué au niveau de chacune des assertions (ou objectifs d’audit), dont les plus unanimement reconnus sont : • Réalité (Existence ou Occurrence): ce qui