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Modèles probabilistes d aide à la décision
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Modèles probabilistes d'aide à la décision

Michel Nedzela

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Travaux de classe

Modèles probabilistes d'aide à la décision

Michel Nedzela

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845 pages

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TISD M1 Pro Partiel du novembre
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TISD M1 Pro Partiel du novembre

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Annales d’examens et concours

TISD M1 Pro Partiel du novembre

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3 pages

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Universite des Sciences et Technologies de Lille U F R de Mathematiques Pures et Appliquees
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Universite des Sciences et Technologies de Lille U F R de Mathematiques Pures et Appliquees

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Universite des Sciences et Technologies de Lille U F R de Mathematiques Pures et Appliquees

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4 pages

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Simulations de variables aléatoires
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Simulations de variables aléatoires

Samy Tindel

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Etudes supérieures

Simulations de variables aléatoires

Samy Tindel

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40 pages

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Chapitre PROBABILITÉS Term S I Lois de probabilités continues Généralités Exemples Dans toutes les situations étudiées jusqu à présent la variable aléatoire X prend un nombre fini de valeurs On dit alors que la variable aléatoire est Il existe des variables aléatoires non discrètes qui prennent leurs valeurs dans un intervalle de borné ou non Exemples a On tire sur une cible de m de rayon sans jamais la manquer La variable aléatoire qui donne la distance du point d impact au centre prend toutes les valeurs b La durée de vie d un transistor le temps d attente un guichet sont des variables aléatoires c Si X est la variable aléatoire qui mesure la durée de vie d un transistor savoir si X prend la valeur min par exemple n a aucun intérêt On verra d ailleurs que Par contre savoir si X prend des valeurs entre et jours est plus intéressant Variable aléatoire définie par une fonction de densité Définition On dit qu une variable aléatoire est ou absolument s il existe une fonction définie sur continue sur sauf peut être en un nombre fini de points positive et telle que quelque soit l intervalle I de La fonction est appelée de la variable aléatoire X Conséquences Si L évènement s écrit aussi L évènement s écrit aussi Si La probabilité que X prenne une valeur isolée a est Ainsi Puisque est l évènement certain et donc
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Chapitre PROBABILITÉS Term S I Lois de probabilités continues Généralités Exemples Dans toutes les situations étudiées jusqu'à présent la variable aléatoire X prend un nombre fini de valeurs On dit alors que la variable aléatoire est Il existe des variables aléatoires non discrètes qui prennent leurs valeurs dans un intervalle de borné ou non Exemples a On tire sur une cible de m de rayon sans jamais la manquer La variable aléatoire qui donne la distance du point d'impact au centre prend toutes les valeurs b La durée de vie d'un transistor le temps d'attente un guichet sont des variables aléatoires c Si X est la variable aléatoire qui mesure la durée de vie d'un transistor savoir si X prend la valeur min par exemple n'a aucun intérêt On verra d'ailleurs que Par contre savoir si X prend des valeurs entre et jours est plus intéressant Variable aléatoire définie par une fonction de densité Définition On dit qu'une variable aléatoire est ou absolument s'il existe une fonction définie sur continue sur sauf peut être en un nombre fini de points positive et telle que quelque soit l'intervalle I de La fonction est appelée de la variable aléatoire X Conséquences Si L'évènement s'écrit aussi L'évènement s'écrit aussi Si La probabilité que X prenne une valeur isolée a est Ainsi Puisque est l'évènement certain et donc

Frederick Martin

Chapitre PROBABILITÉS Term S I Lois de probabilités continues Généralités Exemples Dans toutes les situations étudiées jusqu à présent la variable aléatoire X prend un nombre fini de valeurs On dit alors que la variable aléatoire est Il existe des variables aléatoires non discrètes qui prennent leurs valeurs dans un intervalle de borné ou non Exemples a On tire sur une cible de m de rayon sans jamais la manquer La variable aléatoire qui donne la distance du point d impact au centre prend toutes les valeurs b La durée de vie d un transistor le temps d attente un guichet sont des variables aléatoires c Si X est la variable aléatoire qui mesure la durée de vie d un transistor savoir si X prend la valeur min par exemple n a aucun intérêt On verra d ailleurs que Par contre savoir si X prend des valeurs entre et jours est plus intéressant Variable aléatoire définie par une fonction de densité Définition On dit qu une variable aléatoire est ou absolument s il existe une fonction définie sur continue sur sauf peut être en un nombre fini de points positive et telle que quelque soit l intervalle I de La fonction est appelée de la variable aléatoire X Conséquences Si L évènement s écrit aussi L évènement s écrit aussi Si La probabilité que X prenne une valeur isolée a est Ainsi Puisque est l évènement certain et donc Alternate Text
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Chapitre PROBABILITÉS Term S I Lois de probabilités continues Généralités Exemples Dans toutes les situations étudiées jusqu'à présent la variable aléatoire X prend un nombre fini de valeurs On dit alors que la variable aléatoire est Il existe des variables aléatoires non discrètes qui prennent leurs valeurs dans un intervalle de borné ou non Exemples a On tire sur une cible de m de rayon sans jamais la manquer La variable aléatoire qui donne la distance du point d'impact au centre prend toutes les valeurs b La durée de vie d'un transistor le temps d'attente un guichet sont des variables aléatoires c Si X est la variable aléatoire qui mesure la durée de vie d'un transistor savoir si X prend la valeur min par exemple n'a aucun intérêt On verra d'ailleurs que Par contre savoir si X prend des valeurs entre et jours est plus intéressant Variable aléatoire définie par une fonction de densité Définition On dit qu'une variable aléatoire est ou absolument s'il existe une fonction définie sur continue sur sauf peut être en un nombre fini de points positive et telle que quelque soit l'intervalle I de La fonction est appelée de la variable aléatoire X Conséquences Si L'évènement s'écrit aussi L'évènement s'écrit aussi Si La probabilité que X prenne une valeur isolée a est Ainsi Puisque est l'évènement certain et donc

Frederick Martin

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7 pages

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Processus aleatoires et applications
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Processus aleatoires et applications

Nils Berglund

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Etudes supérieures

Processus aleatoires et applications

Nils Berglund

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Université des Sciences et Technologies de Lille U F R de Mathématiques Pures et Appliquées
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Documents scolaires

Université des Sciences et Technologies de Lille U F R de Mathématiques Pures et Appliquées

Charles Suquet

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Documents scolaires

Collège - Lycée

Université des Sciences et Technologies de Lille U F R de Mathématiques Pures et Appliquées

Charles Suquet

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4 pages

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Université Lyon I Année Licence B O
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Université Lyon I Année Licence B O

Anne B Dufour

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Etudes supérieures

Université Lyon I Année Licence B O

Anne B Dufour

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