Variable aléatoire réelle

PROBABILITÉS : ( Une expérience est aléatoire quand elle a plusieurs issues possibles et que l’on ne peut ni prévoir ni calculer laquelle de ces issues sera réalisée. On note E ={x1 ; x2 ; … ; xi] l’ensemble des issues d’une expérience aléatoire Exemple : on lance un dé dont les faces sont numérotées de 1 à 6. L’ensemble des issues est E={1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6]. ( Loi de probabilité : c’est associer à chaque issu xi un nombre positif ou nul de telle façon que p1 + p2 + … pi = 1. Ce nombre

– 0,07= 0,93 2. a) X est la variable aléatoire donnant le nombre de personnes recrutées. On a 5 cinq candidats donc cinq épreuves identiques avec probabilité d’être recrutée p=0,07 et celle de ne pas être recrutée : q=.0,93. X suit bien une loi binomiale de paramètre n et p : n=5 et p=0,07. b).Probabilité pour que deux des candidats soient retenus : P(X=2)= (52)(0,07)2 x (0,93)2 = 0,039. 3) Soit n le nombre minimum de dossier. Soit p(Z) avec Z la variable aléatoire pour le nombre de candidats

Probabilités B – Variables aléatoires en situation 1) Un jury de volontaires On compose un jury en tirant au sort trois personnes parmi sept volontaires : tois femmes et quatre hommes. X désigne la variable aléatoire qui associe à chaque jury le nombre de femmes qu’il présente. a) Déterminer la loi de probabilité de X et calculer son espérance mathématique E(X). Solutions de Santiago C. [pic] On a deux façons de chercher le nombre de cas possibles liés à cette expérience aléatoire : a) Si on

chances de réalisation d’un événement. Evènement élémentaire: Un événement élémentaire est une éventualité qui se réalise lors de l’étude d’une variable aléatoire dont les valeurs sont liées au hasard. Exemple : • « Le nombre de pièces bonnes » dans une production hebdomadaire est une variable aléatoire. • « Trouver une pièce bonne » dans cette production est un événement élémentaire. Evènement contraire : Un événement contraire est

C.IV. Files d’attente La théorie des files d’attente est un grand domaine d’application des processus aléatoires. Exemples pratiques d’utilisation : * E-commerce : connection à un serveur, * Online banking : capacité d’un call center, * Agence bancaire : nombre de guichets. Une file d’attente est constituée de a) Un flux d’arrivée qui représente les instants où arrivent les clients (terme générique représentant aussi bien des pièces de fabrication, des véhicules, des

[pic] sont disjoints ), donc d’après la formule des probabilités totales , on a [pic] c. la personne est venue avec un bon publicitaire sachant qu’elle a acheté un salon se traduit par [pic]sachant S et on a : [pic] II Soit X la variable aléatoire associée au bénéfice réalisé par le magasin selon la situation de la personne entrant [pic]peut prendre les valeurs : [pic] Donc on a : [pic] : la personne a un bon publicitaire et achète un salon . [pic] : la personne

TECHNIQUES DE PRÉVISION R. Jahidi 1 Définition Prévision: Estimation de l’évolution future  d’une variable à laquelle on s’intéresse d’   i bl  à l ll     ’i té Se base sur des données de l’entreprise, de ses  partenaires, des consommateurs, et de  plusieurs organismes qui diffusent  l information  l’information  R. Jahidi 2 Utilité Permet de réduire l’incertitude pour prendre  des décisions et planifier: gestion de la production, investissements,  recrutements,.. , élaboration de budgets

problème; quelqu'un pourrait-il me dire si mes déductions sont bonnes? Grand merci.... PROBLÈME: Dans un examen imposé par la corporation des comptables à un très grand nombre de personnes, on considère que la note obtenue est une variable aléatoire normalement distribuée. La note moyenne est de 70 et l'écart type est de 10. La corporation des comptables décide que seulement 25% des participants seront accrédités par cet examen. Quelle note faut-il obtenir pour être accrédité? Détaillez

......... Chapitre 5 Statistique descriptive Sommaire 1. Introduction…………………………………………………………………………….…3 2. Echantillonnage statistique……………………………………………………..3 2.1. Définition…..………………………………………………………….……………………………...3 2.2. Echantillonnage aléatoire simple………………………………………….…………..4 3. Les caractères statistiques…………………………………………………....4 3.1. Définition…..………………………………………………………….……………………………...4 3.1.1. Les caractères qualitatifs………………………………………………..….5 3.1.2. Les caractères quantitatifs ………………………………………………

différents ou si c’est le traitement, ceci par la détermination d’α. Si , , ➩ ➩ Différence significative des résultats ➞ due aux traitements Différence non significative des résultats ➞ due à l’échantillonnage. On utilise une table de nombres aléatoires pour distribuer les sujets selon la technique des enveloppes cachées. Démarche à suivre : 1. Poser une hypothèse nulle H0 : il n’y a pas de différence significative entre le traitement A et le traitement B 2. Poser une hypothèse alternative H1 :