Variable régionalisée

Cours ECE première année ii Table des matières 1 Introduction aux fonctions d’ une variable réelle 1 Ensembles usuels et vocabulaire ensembliste . . . 2 Généralités sur les fonctions. . . . . . . . . . . . 3 Applications aux fonctions usuelles. . . . . . . . . 4 Rappel sur la dérivation et les tangentes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Rubrique : Introduction Le tableau des données Quelques définitions - Individu ou unité statistique - Population - Échantillon - Variable - Modalités Le concept d’échelle de mesure Échelle nominale Échelle ordinale Échelle d’intervalle Échelle de rapport Distinction entre variable qualitative et quantitative Distinction entre variable discrète et continue Introduction Bien que la statistique soit aujourd'hui utilisée dans presque tous les secteurs de la vie humaine, tous

statistique Observer Décrire Expliquer Confirmer • Décrire de façon précise, organiser et résumer les données d’une étude afin de pouvoir les interpréter et communiquer les résultats aux autres utilisateurs. • Déterminer les relations entre les variables à partir des données de l’échantillon. II - Définitions de base • Population: ensemble de tous les objets ou sujets qui Possèdent une ou plusieurs caractéristiques communes. • Échantillon: sous-ensemble d’une population. • Peut-être plus

perd la partie suivante avec une probabilité de 0,1. 1. On appelle : E1 l’événement « le joueur perd la première partie » ; E2 l’événement « le joueur perd la deuxième partie » ; E3 l’événement « le joueur perd la troisième partie ». On appelle X la variable aléatoire qui donne le nombre de fois où le joueur perd lors des trois premières parties. On pourra s’aider d’un arbre pondéré. a. Quelles sont les valeurs prises par X ? b. Montrer que la probabilité de l’événement (X = 2) est égale à 0,031 et que

2006 Table des mati`res e 1 Introduction et d´finitions e 1.1 Population, ´chantillon, unit´ et variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . e e 1.2 Les trois types de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 La statistique descriptive 2.1 L’approche graphique de r´duction des donn´es e e 2.1.1 Variable discr`te . . . . . . . . . . . . . e 2.1.2 Variable continue . . . . . . . . . . . . . 2.2 L’approche num´rique de r´duction des donn´es e e e 3 Param`tres

descriptive: il s'agit d'une technique statistique qui vise à identifier des variables (X1, X2, X3…) permettant de différencier les individus qui appartiennent à l’un ou l’autre de deux groupes (ou plus). La deuxième perspective est prédictive: après avoir identifié un certain nombre de variables dont la puissance discriminative est satisfaisante, il est possible d'utiliser une ou plusieurs fonctions discriminantes issues de ces variables pour tenter de classifier les unités observées dans les différents groupes

aléatoires indépendants . . . . . . . . . . . . Chapitre 3. Variables aléatoires réelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 10 Probabilités et statistique 3.1. Attributs des variables aléatoires réelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1. Fonction de répartition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1.1. Variables aléatoires discrètes . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1.2. Variables aléatoires réelles absolument continues . . . . . . 3.1.2. Espérance

Les faiseurs de marché cotent de plus en plus les options en termes de leur volatilité implicite. C’est là une façon de réhabiliter le modèle de Black et Scholes qui suppose que la volatilité du sous-jacent est constante alors qu’elle est hautement variable. Cet article, qui se veut très empirique, propose d’abord une simulation en langage Visual Basic de la volatilité stochastique dont le but est de calculer le prix d’une option dont le sous-jacent est une obligation à coupon zéro. Nous comparons le

trésorerie pour déterminer la viabilité d’un projet d’usine ; • prévision des bénéfices nets par action pour évaluer la cherté d’une action ; • prévision des taux d’intérêt pour le choix d’un mode de financement : dette à taux fixe contre dette à taux variable ; • prévision du cours d’une action pour la mise en place d’une stratégie de trading. Au niveau macro-économique, les prix des actifs financiers sont donc fonctions des anticipations des agents qui participent à leurs marchés : • le prix d’une

dans la partie I une version édulcorée d’un résultat récent sur les lois de Benford obtenu par Nicolas Gauvrit et Jean-Paul Delahaye. On propose de l’appliquer ensuite afin d’obtenir des résultats sur les lois limites de variables aléatoires de Pareto. 9) (a) Le changement de variable est généralement correctement effectué. (b) Si l’inégalité de gauche s’obtient sans trop de difficultés, celle de droite est un peu plus délicate, ce qui a échappé à de nombreux candidats. Partie I. Cette partie demandait