Variable dépendante

à l’OCDE - actions et valeurs assimilées cotées sur une bourse de valeur d’un état de l’OCDE 16 /82 Régis LAVERDURE Mémoire ULP 2008 Pilotage d’un régime de retraite par capitalisation en points Parts de sociétés d’investissement à capital variable (Sicav) et de fonds communs de placement FCP - actions non cotées, parts et droits émis par une société ayant son siège dans un Etat de l’OCDE - actions des entreprises d’assurance, de réassurance et de capitalisation - titres participatifs émis

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Variables aléatoires réelles discrètes finies 2.1 Rappels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Espace probabilisé fini . . . . . . . . . 2.1.2 Conditionnement et indépendance . . . 2.1.3 Variables aléatoires finies . . . . . . . . 2.1.4 Lois discrètes usuelles . . . . . . . . . 2.2 Complément : espérance conditionnelle . . . . 2.3 Rappels (suite) . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Couples de variables aléatoires finies . 2.3.2 Vecteurs aléatoires

NOTION DE VARIABLES ALEATOIRES I. DEFINITION Une variable aléatoire X est une variable associée à une expérience ou à un groupe d'expériences aléatoires et servant à caractériser le résultat de cette expérience ou de ce groupe d'expériences. On distingue les variables aléatoires discontinues ou discrètes et les variables aléatoires continues. II. VARIABLE ALEATOIRE DISCONTINUE 2.1. Définition Une variable aléatoire est discrète si elle varie de façon discontinue, la variable ne peut prendre

. . . . . . . . . . . . Image d’une probabilité, variables aléatoires 4.1 Fonctions mesurables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Image d’une probabilité. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Les variables aléatoires réelles et leurs lois. . . . . . . . . . . . . . . L’espérance mathématique d’une variable aléatoire 5.1 Les variables aléatoires étagées. . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Espérance d’une variable aléatoire quelconque. . . . . . . 5.3 Théorème du transport

Productions réalisées : Dossier I : P7. Coûts. Objectif : évaluer les coûts et la rentabilité des produits (coûts complets, marges sur coûts variables et marges sur coûts spécifiques ; seuil de rentabilité et SR probabilisé). Outils : travaux sur tableur Excel : graphiques ; coefficient de corrélation ; droite d’ajustement ; tables de consultation ; recherche ; valeur cible, gestionnaire de scénarios…Présentation d’un rapport (traitement de textes). Dossier II : P3. Gestion fiscale et P5 : Gestion

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 Fonction d’une variable réelle, première partie 3.1 Limites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Une idée intuitive de limite... . . . . . . 3.1.2 Limite en a, a ∈ R . . . . . . . . . . . . 3.1.3 Limite en +∞ . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.4 Limite en

Analyse du risque d'exploitation 2ème partie Contrôle de gestion Analyse du risque d'exploitation 2ème partie 2 Table des matières Le risque d'exploitation selon une variable discontinue3 Principe.................................................................................................4 Le plus souvent ce sont les prévisions de quantités qui posent le plus de problèmes..........................................................................................................

variabilité des conditions d’expérience : on écrira y = f HxL + ! , où ! est une variable aléatoire. Chapitre 7 : La régression linéaire 107 1. La droite des moindres carrés 1.1. Nuage des individus Le problème est d’étudier l’influence d’une variable quantitative X sur une autre variable quantitative Y . La première est souvent appelée variable explicative (ou encore exogène) et la seconde est appelée variable expliquée (ou encore endogène). Pour résoudre ce problème, on a réalisé une expérimentation

Projet de Monte Carlo 1 Question1 : Soit Wt un mouvement brownien, alors : * Le processus Wt est gaussien * EWt=0 * EWtWs=min⁡(t,s) * Montrons que Wt est suit une N0,t En effet Wt est une variable aléatoire gaussienne et EWt=0 De plus on sait que EWtWs=min⁡(t,s) donc EWt2=t On en déduit que Wt suit une N0,t donc W0 suit une N0,0 donc W0=0 p.s * Montrons que E(Wt+r-Wt)Ws=EWt+r-WtEWs pour r > 0 et pour tout s ≤ t Soit r > 0 et s ≤ t On a E(Wt+r-Wt)Ws=EWt+rWs-EWtWs=s-s=0

Voici le trajet de ma réception de colis: Les articles sont mis dans un centre de préparation de commande ' CLOG '. Cette entreprise analyse l'équilibre des stocks par rapports aux ventes de chaque magasin et nous détermine un stock idéal au modèle au coloris et à la taille. Dans un premier temps, clog réceptionne les colis, en triant par taille, modèle et coloris dans la zone d'attente de contrôle. Ensuite il contrôle la qualité des articles, puis la quantité. Dans un deuxième temps, les