Suite aléatoire

suffisante. Pour la réalisation de sondage aléatoire, les difficultés alors seront plus grandes, on devra disposer d’une base de sondage c'est-à-dire d’une liste ou d’un fichier permettant de réparer sans omission ni répétition tous les individus apparents à la population de référence. Section3 Les différents types de sondages : On distingue deux (2) grandes catégories de sondage :  Par choix raisonné : méthode non probabiliste  Les sondages aléatoires : méthode probabiliste Le sondage par choix

probabilité de gagner les 20 e de la roue. 2. On appelle X la variable aléatoire donnant le gain algébrique du joueur c’est-à-dire la différence entre les sommes éventuellement perçues et la participation initiale m. a. Donner les valeurs prises par la variable aléatoire X . b. Donner la loi de probabilité de la variable aléatoire X et vérifier que P (X = −m) est 0,6. c. Démontrer que l’espérance mathématique de la variable aléatoire X est 140 − 51m . E(X )= 80 d. L’organisateur veut fixer la participation

1.2.1 Espérance de variables aléatoires . . . . . . 1.2.2 Fonction de répartition et quantiles d’une loi 1.2.3 Indépendance . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Principales lois de probabilités . . . . . . . . 1.2.5 Vecteurs aléatoires . . . . . . . . . . . . . . 1.2.6 Fonctions caractéristiques . . . . . . . . . . 1.2.7 Convergence de suites de variables aléatoires 1.2.8 Espérance conditionnelle . . . . . . . . . . . 2 Échantillonnage 2.1 L’échantillon aléatoire . . . . . . 2.1.1 Population de

2.5. Lois usuelles 1 Exemple. On lance n fois de suite une pièce déséquilibrée dont la probabilité d’apparition de Pile à chaque lancer est p. En notant X la somme des résultats Xi obtenus (Face valant 0 et Pile valant 1 comme ci-dessus), X représente donc simplement le nombre de Pile sur les n lancers et on a X ∼ B(n, p). Proposition 2.9 (Moments d’une loi binomiale) Si X suit une loi binomiale de paramètres (n, p), alors : E[X] = np & Var(X) = np(1 − p) = npq. Autrement dit, la somme de

dénombrables Ensembles produits Familles d’ensembles Autres rappels mathématiques Rappel sur les sommes Rappel sur les intégrales Chapitre 3 : 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.6.1 3.6.2 3.6.3 Eléments de calcul des Probabilités Introduction Expérience aléatoire, ensemble fondamental et événements Opérations sur les événements Règles du calcul des probabilités Remarque Illustration de quelques ensembles probabilisés Ensemble probabilisé fini Ensemble fini équiprobable Ensembles probabilisés infinis 2011

statistiques inférentielles. On étudie un échantillon d’une population et l’on cherche à en déduire des propriétés pour la population toute entière. Les variables statistiques qui décrivent la population peuvent être considérées comme des variables aléatoires dont la répartition est caractérisée par une loi de probabilité. Échantillonnage On sélectionne un échantillon de taille par tirage au sort de la population. On détermine les intervalles de fluctuation à partir des informations connues

9 18 16 10 13 19}. % pour commencer dans un environnement propre clear all % supprime toutes les variables de la mémoire close all % ferme toutes les fenêtres graphiques clc % nettoie la fenêtre de commande % pour un affichage plus lisible par la suite % ne change rien au stockage des variables format short g 1. Entrer ces valeurs dans le vecteur x ; x=[17 8 12 15 6 11 9 18 16 10 13 19] 2. Calculer la longueur N de ce vecteur ; N=length(x) 3. Calculer la somme S des éléments ; S=sum(x) 4. Calculer

déciles extrêmes D1 et D9. IV) Expériences aléatoires 1) Définitions Définition : Une expérience aléatoire est une expérience dont on connaît parfaitement les conditions de déroulement pour laquelle on ne peut prévoir l’issue. Définition : La distribution des fréquences d’une série statistique (prenant un petit nombre de valeurs) est l’ensemble des fréquences de toutes les valeurs du caractère. Définition : Simuler une expérience aléatoire, c’est remplacer cette expérience qui permet

Fiche rappels I. Variable aléatoire 1. Définition et exemple Ex : On lance une pièce de monnaie équilibrée deux fois de suite et on note à chaque lancer P ou F selon que l'on obtient pile ou face. On convient qu'obtenir pile fait gagner 1 € et obtenir face fait perdre 2 € . Définition : - On note Ω l'ensemble des issues d'une expérience aléatoire. - Une variable aléatoire discrète X définie sur Ω est une fonction qui à chaque issue de Ω associe un réel. Ex : Ici, - Ω ={FF, FP, PF, PP}. - La fonction

solutions garanties. Cette étude, principalement théorique, est illustrée par de nombreux exemples simples. Mots-clés : Séparation aveugle de sources, Mélange inversible, Estimation aveugle de paramètres, Analyse par intervalles, Dérivées de signaux aléatoires, Séparabilité, Identifiabilité en aveugle Abstract This dissertation presents the problem of blind source separation and the problem of blind parameter estimation. For these problems, a new class of mixture models is considered : invertible