Variable dépendante

................................................................................................ 4 II - Probabilités conditionnelles ....................................................................................................... 5 III - Variables aléatoires réelles ....................................................................................................... 6 C- Exemples de lois de probabilités discretes...........................................................................

 Certaines bactéries initialement sensibles à un antibiotique peuvent acquérir une résistance à celui-ci suite à une mutation. On observe une recrudescence d'infections causées par des résistances aux antibiotiques. L'augmentation de la résistance bactérienne est liée à différents facteurs mis en évidence dans ces documents. Le document

de données signes et opérateurs www.didel.com/C/Resume.pdf 1 Généralités 1.1 Règles noms explicites (ne pas utiliser Poussoir – c’est quel poussoir ?) constantes en majuscule (mots courts) CR PORTA DODIEZE variables en minuscules, majuscule pour séparer (noms explicites) distanceGauche variables locales temporaires, mots courts i j temp fonctions avec majuscule initiale dans un verbe FaireCeci LireClavier exceptions permises si la lisibilité est améliorée. 1.2 Types de données unsigned char 0..255

9 mai 2012 au début de l'heure Exercice 1. Une urne contient cinq boules numérotées de 1 à 5. On tire au hasard, successivement et avec remise 10 boules dans l'urne. On appelle succès, lors d'un tirage, l'apparition de la boule numérotée 1. 1 VARIABLES 2 S EST_DU_TYPE NOMBRE 3 x EST_DU_TYPE NOMBRE 4 i EST_DU_TYPE NOMBRE 5 DEBUT_ALGORITHME 6 S PREND_LA_VALEUR 0 7 POUR i ALLANT_DE 1 A 10 8 DEBUT_POUR 9 x PREND_LA_VALEUR floor(1+5*random()) 10 SI (x==1) ALORS 11 DEBUT_SI 12 S PREND_LA_VALEUR S+1 13

la régression. Il permet de résumer toute l'information qui n'est pas prise en compte dans la relation linéaire que l'on cherche à établir entre Y et X c.-à-d. les problèmes de spécifications, l'approximation par la linéarité, résumer le rôle des variables explicatives absentes, etc. Comme précédemment lors du lancé de dé, nous désirons que les termes d’erreur soient aléatoires et donc on effectuera les hypothèses suivantes (hypothèses que nous chercherons à vérifier par la suite en calculant

r-project.org/doc/contrib/Paradis-rdebuts_fr.pdf 1 Table des mati` eres 1 Variables, donn´ ees statistiques, tableaux, effectifs 1.1 D´efinitions fondamentales . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 La science statistique . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 Mesure et variable . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.3 Typologie des variables . . . . . . . . . . . . . 1.1.4 S´erie statistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Variable qualitative nominale . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Effectifs, fr´equences

restaurants : sans réservation ou avec réservation préalable. 1. Le premier restaurant fonctionne sans réservation mais le temps d’attente pour obtenir une table est souvent un problème pour les clients. On modélise ce temps d’attente en minutes par une variable aléatoire X qui suit une loi exponentielle de paramètre λ où λ est un réel strictement positif. 1 On rappelle que l’espérance mathématique de X est égale à . λ Une étude statistique a permis d’observer que le temps moyen d’attente pour obtenir une

groupement B Exercice 1 : (12 points) Les trois parties de cet exercice peuvent être traitées de façon indépendante. A. Résolution d’une équation différentielle On considère l’équation différentielle (E) : y ′′ − 2y ′ + y = 8ex où y est une fonction de la variable réelle x, définie et deux fois dérivable sur R, y ′ la fonction dérivée de y et y ′′ sa fonction dérivée seconde. 1. Déterminer les solutions définies sur R de l’équation différentielle (E0 ) : y ′′ − 2y ′ + y = 0 2. Soit h la fonction définie sur

question 2 ? 4. Commentez ces deux résultats, en mettant en évidence les raisonnements théoriques qui leur sont sous-jacents. 5. Quelle est la probabilité de ruine de ce projet ? Pour répondre à cette question, on suppose que la VAN du projet est une variable aléatoire qui suit une loi normale de paramètre et. 6. Quelle est la probabilité que l’indice de profitabilité du projet soit supérieur à 1,5 ? 7. Pendant l’étude du projet, deux autres informations parviennent au service d’études : L’une concernant

fabrique, en très grande quantité, le comprimé d’un médicament. 1. Un comprimé est conforme si sa masse est comprise entre 890 et 920 mg. On admet que la masse en milligrammes d’un comprimé pris au hasard dans la production peut être modélisée par une variable aléatoire X qui suit la loi normale N (µ, σ2 ) de moyenne µ = 900 et d’écart-type σ = 7. a. Calculer la probabilité qu’un comprimé prélevé au hasard soit conforme. On arrondira à 10−2 . b. Déterminer l’entier positif h tel que P (900 − h X 900