6. Quelques lois continues

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "6. Quelques lois continues"

Transcription

1 6. Quelques lois continues MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2016 (v1) MTH2302D: Lois continues 1/30

2 Plan 1. Loi uniforme 2. Loi exponentielle 3. Lois gamma / Weibull / bêta MTH2302D: Lois continues 2/30

3 1. Loi uniforme 2. Loi exponentielle 3. Lois gamma / Weibull / bêta MTH2302D: Lois continues 3/30

4 Loi uniforme On dit qu une variable aléatoire X suit une loi uniforme sur l intervalle [a, b] si sa fonction de densité est f X (x) = 1 b a si a x b, 0 sinon. On dénote ceci par X U(a, b). MTH2302D: Lois continues 4/30

5 Loi uniforme (suite) La fonction de répartition d une variable aléatoire X U(a, b) est F X (x) = 0 si x < a, x a b a si a x < b, 1 si x b. MTH2302D: Lois continues 5/30

6 fonction de densité de X~U(a=2,b=8) f(x) x MTH2302D: Lois continues 6/30

7 fonction de répartition de X~U(a=2,b=8) F(x) x MTH2302D: Lois continues 7/30

8 Autres caractéristiques Si X U(a, b) alors 1. µ = E(X) = a + b σ 2 = V(X) = (b a) [a; b] = [ µ 3σ; µ + 3σ ]. Exemple 1 Démontrer ces 3 points. MTH2302D: Lois continues 8/30

9 Loi uniforme : calcul avec des logiciels Excel : faire directement les calculs. R : f X (x) = dunif(x, a, b). F X (x) = punif(x, a, b). MTH2302D: Lois continues 9/30

10 Exemple 2 Un autobus passe à un arrêt donné sur sa ligne à 7h00, 7h15 et 7h30. Un passager se présente à cet arrêt entre 7h00 et 7h30. L heure exacte de son arrivée est une variable aléatoire uniforme. Quelle est la probabilité que le passager attende l autobus pendant plus de 10 minutes? MTH2302D: Lois continues 10/30

11 Exemple 3 Soit C le carré de sommets (1, 1), ( 1, 1), ( 1, 1) et (1, 1) dans le plan. On choisit au hasard un point à l intérieur de C. Soit d la distance de ce point à l origine. 1. Quelle est la probabilité que d soit inférieure ou égale à 1? 2. Application pratique de ce résultat? (voir code ci-après). MTH2302D: Lois continues 11/30

12 MTH2302D: Lois continues 12/30

13 nt appr. pi error CPU time e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e MTH2302D: Lois continues 13/30

14 1. Loi uniforme 2. Loi exponentielle 3. Lois gamma / Weibull / bêta MTH2302D: Lois continues 14/30

15 Loi exponentielle On dit qu une variable aléatoire continue X suit une loi exponentielle de paramètre λ si sa fonction de densité est λe λx si x 0, f X (x) = 0 sinon. On dénote ceci par X Exp(λ). MTH2302D: Lois continues 15/30

16 Loi exponentielle (suite) La fonction de répartition d une variable aléatoire X Exp(λ) est 0 si x < 0, F X (x) = 1 e λx si x 0. Notons que P (X > x) = 1 F X (x) = e λx pour x 0. MTH2302D: Lois continues 16/30

17 fonction de densité de X~Exp(lambda=5) f(x) x MTH2302D: Lois continues 17/30

18 fonction de répartition de X~Exp(lambda=5) F(x) x MTH2302D: Lois continues 18/30

19 Autres caractéristiques Si X Exp(λ) alors 1. E(X) = 1 λ. 2. V(X) = 1 λ Médiane : x = ln 2/λ. 4. Mode : x = 0 (le maximum de λe λx pour x 0). 5. Si X Exp(λ), alors γ 1 = 2 et β 2 = 3 pour tout λ. Toutes les distributions exponentielles ont la même forme. Exemple 4 Démontrer ces points. MTH2302D: Lois continues 19/30

20 Loi exponentielle : calcul avec des logiciels Excel : f X (x) = LOI.EXPONENTIELLE(x, λ, 0). F X (x) = LOI.EXPONENTIELLE(x, λ, 1). R : f X (x) = dexp(x, λ). F X (x) = pexp(x, λ). MTH2302D: Lois continues 20/30

21 Lien avec la loi de Poisson Considérons un processus de Poisson où le nombre moyen de réalisations par unité de temps (i.e. t = 1) de l événement d intérêt est égal à λ. Soit X Poi(c = λt) le nombre de réalisations dans l intervalle [0, t] et T le temps d attente avant la première réalisation. Alors P (T > t) = P (X = 0) = e c c 0 /0! = e λt et donc T suit une loi exponentielle de paramètre λ. Plus généralement, soit T le temps écoulé entre deux réalisations successives. Alors T Exp(λ). MTH2302D: Lois continues 21/30

22 Absence de mémoire Si X Exp(λ) alors pour tous s, t > 0, P (X > s + t X > t) = P (X > s). MTH2302D: Lois continues 22/30

23 Exemple 5 À un poste de péage sur une autoroute, il arrive en moyenne 5 voitures par minute selon un processus de Poisson. Une voiture arrive à 12h Quelle est la probabilité que la voiture suivante arrive après 12h02? 2. Si la deuxième voiture arrive à 12h02, quelle est la probabilité qu aucune autre voiture n arrive avant 12h03? 3. Quel est le temps moyen entre deux arrivées? MTH2302D: Lois continues 23/30

24 Exemple 6 La durée de fonctionnement d un transistor suit une loi exponentielle et est en moyenne de 20,000 heures (= 1/λ). Un tel transitor, utilisé à une fin particulière, fonctionne déjà depuis 20,000 heures. Quelle est la probabilité que ce transistor fonctionne au moins 30,000 heures? MTH2302D: Lois continues 24/30

25 Fiabilité Soit T la durée de vie (durée de fonctionnement sans panne) d une pièce d équipement. Alors R(a) = P (T > a) = 1 F T (a) est la probabilité que la pièce fonctionne au temps a. On appelle R(a) la fiabilité de la pièce au temps a. MTH2302D: Lois continues 25/30

26 Exemple 7 Considérons un système constitué de deux composants A et B en parallèle fonctionnant indépendamment. Supposons que la durée de vie de A et B suive une loi exponentielle de moyenne 3 ans. Calculer la fiabilité du système pour une année. MTH2302D: Lois continues 26/30

27 1. Loi uniforme 2. Loi exponentielle 3. Lois gamma / Weibull / bêta MTH2302D: Lois continues 27/30

28 Loi gamma Fonction gamma Γ(x) = t=0 t x 1 e t dt pour x > 0. Loi gamma : X Γ(α, λ) avec α, λ > 0 f X (x) = λ Γ(α) (λx)α 1 e λx pour x > 0. MTH2302D: Lois continues 28/30

29 Loi gamma (suite) Γ ( 1 2) = π, Γ(1) = 1, Γ(i) = (i 1)! pour tout entier i > 0. Γ(x) = (x 1)Γ(x 1) pour x > 1. Si X Γ(α, λ), alors E(X) = α/λ et V(X) = α/λ 2. Si α = 1, alors X Exp(λ). Si X Γ(α = n, λ) avec n entier, alors F X (x) = 1 F Y (n 1) avec Y Poi(c = λx). Si X 1, X 2..., X n sont des v.a. indépendantes qui suivent toutes une loi Exp(λ), alors X = X 1 + X X n suit une loi Γ(α = n, λ) (loi d Erlang). Exemple 8 Calculer P (X < 5) si X Γ(α = 5, λ = 0.5). MTH2302D: Lois continues 29/30

30 Loi de Weibull : X W(λ, β) avec λ, β > 0 f X (x) = λβx β 1 e λxβ pour x > 0. Loi bêta : X Be(α, β) avec α, β > 0 f X (x) = Γ(α + β) Γ(α)Γ(β) xα 1 (1 x) β 1 pour 0 < x < 1. Voir exercice 6.24 page 147. MTH2302D: Lois continues 30/30

14. Introduction aux files d attente

14. Introduction aux files d attente 14. Introduction aux files d attente MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2015 (v2) MTH2302D: Files d attente 1/24 Plan 1. Introduction 2. Modèle M/M/1 3. Modèle M/M/1/K MTH2302D: Files

Plus en détail

9. Distributions d échantillonnage

9. Distributions d échantillonnage 9. Distributions d échantillonnage MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2015 (v3) MTH2302D: distributions d échantillonnage 1/46 Plan 1. Échantillons aléatoires 2. Statistiques et distributions

Plus en détail

5. Quelques lois discrètes

5. Quelques lois discrètes 5. Quelques lois discrètes MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2016 (v1) MTH2302D: Lois discrètes 1/46 Plan 1. Loi de Bernoulli 2. Loi binomiale 3. Loi géométrique 4. Loi hypergéométrique

Plus en détail

Variables aléatoires continues

Variables aléatoires continues IUT Aix-en-Provence Année 204-205 DUT Informatique TD Probabilités feuille n 6 Variables aléatoires continues Exercice (La station-service) Dans une station-service, la demande hebdomadaire en essence,

Plus en détail

Processus aléatoires avec application en finance

Processus aléatoires avec application en finance Genève, le 16 juin 2007. Processus aléatoires avec application en finance La durée de l examen est de deux heures. N oubliez pas d indiquer votre nom et prénom sur chaque feuille. Toute documentation et

Plus en détail

13. Introduction à la fiabilité

13. Introduction à la fiabilité 13. Introduction à la fiabilité MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal A2016 (v1) MTH2302D: fiabilité 1/30 Plan 1. Introduction 2. Taux de panne 3. Distributions usuelles 4. Fiabilité

Plus en détail

Mth2302B - Intra Été 2011

Mth2302B - Intra Été 2011 École Polytechnique de Montréal page 1 Contrôle périodique Été 2011--------------------------------Corrigé--------------------------------------T.Hammouche Question 1 (12 points) Mth2302B - Intra Été 2011

Plus en détail

2. Variables aléatoires unidimensionnelles

2. Variables aléatoires unidimensionnelles 2. Variables aléatoires unidimensionnelles MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal A2016 (v1) MTH2302D: variables aléatoires 1/20 Plan 1. Définitions 2. Variables aléatoires discrètes (masse)

Plus en détail

Exercices sur les lois de probabilités continues

Exercices sur les lois de probabilités continues Terminale S Exercices sur les lois de probabilités continues Exercice n 1 : X est la variable aléatoire de la loi continue et uniforme sur [0 ; 1]. Donner la probabilité des événements suivants : a. b.

Plus en détail

COURS DE STATISTIQUE DEFINITIONS ET PROPRIETES DES PRINCIPALES LOIS UNIDIMENSIONNELLES

COURS DE STATISTIQUE DEFINITIONS ET PROPRIETES DES PRINCIPALES LOIS UNIDIMENSIONNELLES Université Paris Magistère d Economie - ère année COURS DE STATISTIQUE DEFINITIONS ET PROPRIETES DES PRINCIPALES LOIS UNIDIMENSIONNELLES Convention : Si la variable aléatoire (v.a.) X suit la loi L, on

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #8

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #8 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #8 ARTHUR CHARPENTIER 1 Un contrat d assurance paie un maximum de 1 et comprend un déductible de 1 (c est-à-dire, perte de 0 à 1 elle ne rembourse rien, perte de 1 à

Plus en détail

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a.

3. Caractéristiques et fonctions d une v.a. 3. Caractéristiques et fonctions d une v.a. MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2015 (v2) MTH2302D: fonctions d une v.a. 1/32 Plan 1. Caractéristiques d une distribution 2. Fonctions

Plus en détail

7. Loi normale et théorème central limite

7. Loi normale et théorème central limite 7. Loi normale et théorème central limite MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal A2016 (v1) MTH2302D: loi normale 1/35 Plan 1. Loi normale 2. Loi normale centrée réduite 3. Approximation

Plus en détail

Probabilités 5. Simulation de variables aléatoires

Probabilités 5. Simulation de variables aléatoires Probabilités 5. Simulation de variables aléatoires Céline Lacaux École des Mines de Nancy IECL 27 avril 2015 1 / 25 Plan 1 Méthodes de Monte-Carlo 2 3 4 2 / 25 Estimation d intégrales Fiabilité d un système

Plus en détail

COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE D UNE FILE D ATTENTE À UN SERVEUR

COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE D UNE FILE D ATTENTE À UN SERVEUR Université Paris VII. Préparation à l Agrégation. (François Delarue) COMPORTEMENT ASYMPTOTIQUE D UNE FILE D ATTENTE À UN SERVEUR Ce texte vise à l étude du temps d attente d un client à la caisse d un

Plus en détail

Séminaire de Statistique

Séminaire de Statistique Master 1 - Economie & Management Séminaire de Statistique Support (2) Variables aléatoires & Lois de probabilité R. Abdesselam - 2013/2014 Faculté de Sciences Economiques et de Gestion Université Lumière

Plus en détail

Méthodes de Monte-Carlo Simulation de grandeurs aléatoires

Méthodes de Monte-Carlo Simulation de grandeurs aléatoires Méthodes de Monte-Carlo Simulation de grandeurs aléatoires Master Modélisation et Simulation / ENSTA TD 1 2012-2013 Les méthodes dites de Monte-Carlo consistent en des simulations expérimentales de problèmes

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #6

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #6 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #6 ARTHUR CHARPENTIER 1 Supposons que le nombre X de coups de téléphone durant une heure suive une loi de Poisson avec moyenne λ. Sachant que P (X = 1 X 1) = 0.8, trouver

Plus en détail

Exercices corrigés de SQ20

Exercices corrigés de SQ20 1 Exercices corrigés de SQ2 Corrigés TD 1 à 4 Printemps 215 responsable de l'uv : André Turbergue SQ2 TD1 : espaces probabilisés TD1 : espaces probabilisés 1 Énoncés Exercice 1. Calculer si possible une

Plus en détail

CONCOURS D ADMISSION. Option économique MATHEMATIQUES III. Année 2006

CONCOURS D ADMISSION. Option économique MATHEMATIQUES III. Année 2006 ESSEC M B A CONCOURS D ADMISSION Option économique MATHEMATIQUES III Année 2006 La présentation, la lisibilité, l orthographe, la qualité de la rédaction, la clarté et la précision des raisonnements entreront

Plus en détail

Lois de probabilité à densité Loi normale

Lois de probabilité à densité Loi normale DERNIÈRE IMPRESSIN LE 31 mars 2015 à 14:11 Lois de probabilité à densité Loi normale Table des matières 1 Lois à densité 2 1.1 Introduction................................ 2 1.2 Densité de probabilité

Plus en détail

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. 14-3- 214 J.F.C. p. 1 I Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. Exercice 1 Densité de probabilité. F { ln x si x ], 1] UN OVNI... On pose x R,

Plus en détail

Fiche de révision sur les lois continues

Fiche de révision sur les lois continues Exercice 1 Voir la correction Le laboratoire de physique d un lycée dispose d un parc d oscilloscopes identiques. La durée de vie en années d un oscilloscope est une variable aléatoire notée X qui suit

Plus en détail

Actuariat I ACT2121. huitième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free.

Actuariat I ACT2121. huitième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free. Actuariat I ACT2121 huitième séance Arthur Charpentier charpentier.arthur@uqam.ca http ://freakonometrics.blog.free.fr/ Automne 2012 1 Exercice 1 Soit X une variable aléatoire continue de fonction de densité

Plus en détail

DEFINITION et PROPRIETES des PRINCIPALES LOIS de PROBABILITES

DEFINITION et PROPRIETES des PRINCIPALES LOIS de PROBABILITES Université Paris1, Licence 00-003, Mme Pradel : Principales lois de Probabilité 1 DEFINITION et PROPRIETES des PRINCIPALES LOIS de PROBABILITES Notations Si la variable aléatoire X suit la loi L, onnoterax

Plus en détail

12/06/2012 INTRODUCTION

12/06/2012 INTRODUCTION Université Abdelmalek Essàadi Ecole Supérieure Normale - Martil - Réalisée par : - Noura ZEKKARI - Laila KARIM INTRODUCTION Une file d attente est le résultat d un système lorsque la demande pour un bien

Plus en détail

Introduction à la théorie des files d'attente. Claude Chaudet Claude.Chaudet@enst.fr

Introduction à la théorie des files d'attente. Claude Chaudet Claude.Chaudet@enst.fr Introduction à la théorie des files d'attente Claude Chaudet Claude.Chaudet@enst.fr La théorie des files d'attente... Principe: modélisation mathématique de l accès à une ressource partagée Exemples réseaux

Plus en détail

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques

Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques Modèles à Événements Discrets Réseaux de Petri Stochastiques Table des matières 1 Chaînes de Markov Définition formelle Idée générale Discrete Time Markov Chains Continuous Time Markov Chains Propriétés

Plus en détail

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free.

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free. Actuariat I ACT2121 septième séance Arthur Charpentier charpentier.arthur@uqam.ca http ://freakonometrics.blog.free.fr/ Automne 2012 1 Exercice 1 En analysant le temps d attente X avant un certain événement

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

Simulation de variables aléatoires Simulation de variables aléatoires S. Robin INA PG, Biométrie Décembre 1997 Table des matières 1 Introduction Variables aléatoires discrètes 3.1 Pile ou face................................... 3. Loi de

Plus en détail

I3, Probabilités 2014 Travaux Dirigés F BM F BM F BM F BM F B M F B M F B M F B M 20 20 80 80 100 100 300 300

I3, Probabilités 2014 Travaux Dirigés F BM F BM F BM F BM F B M F B M F B M F B M 20 20 80 80 100 100 300 300 I3, Probabilités 2014 Travaux Dirigés TD 1 : rappels. Exercice 1 Poker simplié On tire 3 cartes d'un jeu de 52 cartes. Quelles sont les probabilités d'obtenir un brelan, une couleur, une paire, une suite,

Plus en détail

Cours de Probabilités. Jean-Yves DAUXOIS

Cours de Probabilités. Jean-Yves DAUXOIS Cours de Probabilités Jean-Yves DAUXOIS Septembre 2013 Table des matières 1 Introduction au calcul des probabilités 7 1.1 Espace probabilisable et loi de variable aléatoire........ 8 1.1.1 Un exemple

Plus en détail

Projets scilab. L3 Maths Appliquées lagache@biologie.ens.fr 02 Avril 2009

Projets scilab. L3 Maths Appliquées lagache@biologie.ens.fr 02 Avril 2009 Projets scilab L3 Maths Appliquées lagache@biologie.ens.fr 2 Avril 29 REMARQUE: quelques résultats importants concernant le théorème central limite et les intervalles de confiance sont rappelés dans la

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #16

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #16 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 201 #16 ARTHUR CHARPENTIER 1 Dans une petite compagnie d assurance le nombre N de réclamations durant une année suit une loi de Poisson de moyenne λ = 100. On estime que

Plus en détail

Probabilité conditionnelle et indépendance. Couples de variables aléatoires. Exemples

Probabilité conditionnelle et indépendance. Couples de variables aléatoires. Exemples 36 Probabilité conditionnelle et indépendance. Couples de variables aléatoires. Exemples (Ω, B, P est un espace probabilisé. 36.1 Définition et propriétés des probabilités conditionnelles Définition 36.1

Plus en détail

Introduction à la simulation de Monte Carlo

Introduction à la simulation de Monte Carlo Introduction à la simulation de 6-601-09 Simulation Geneviève Gauthier HEC Montréal e 1 d une I Soit X 1, X,..., X n des variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées. Elles sont obtenues

Plus en détail

Probabilités Loi exponentielle Exercices corrigés

Probabilités Loi exponentielle Exercices corrigés Probabilités Loi exponentielle Exercices corrigés Sont abordés dans cette fiche : (cliquez sur l exercice pour un accès direct) Exercice 1 : densité de probabilité Exercice 2 : loi exponentielle de paramètre

Plus en détail

4 Distributions particulières de probabilités

4 Distributions particulières de probabilités 4 Distributions particulières de probabilités 4.1 Distributions discrètes usuelles Les variables aléatoires discrètes sont réparties en catégories selon le type de leur loi. 4.1.1 Variable de Bernoulli

Plus en détail

Exercice 1 QCM. 4 i. e π ou. e π, ou : 4 ( i) 1 /4. e π. e π Réponse d. 1. Le carré de z est : ce qui donne : soit : , soit 4i

Exercice 1 QCM. 4 i. e π ou. e π, ou : 4 ( i) 1 /4. e π. e π Réponse d. 1. Le carré de z est : ce qui donne : soit : , soit 4i TSTI2D - Bac 203 - Polynésie STI2D -.0 - Corrigé.doc - Page /5 Terminale STI2D - Bac 203 - Polynésie - Corrigé. TSTI2D - Bac 203 - Polynésie STI2D -.0 - Corrigé.doc - Page 2/5 Exercice QCM. Le carré de

Plus en détail

Moments des variables aléatoires réelles

Moments des variables aléatoires réelles Chapter 6 Moments des variables aléatoires réelles Sommaire 6.1 Espérance des variables aléatoires réelles................................ 46 6.1.1 Définition et calcul........................................

Plus en détail

Variables Aléatoires. Chapitre 2

Variables Aléatoires. Chapitre 2 Chapitre 2 Variables Aléatoires Après avoir réalisé une expérience, on ne s intéresse bien souvent à une certaine fonction du résultat et non au résultat en lui-même. Lorsqu on regarde une portion d ADN,

Plus en détail

Exercices de simulation 1

Exercices de simulation 1 Licence MIA 2ème année Année universitaire 2009-2010 Simulation stochastique C. Léonard Exercices de simulation 1 Les simulations qui suivent sont à effectuer avec Scilab. Le générateur aléatoire de Scilab.

Plus en détail

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2014 2015 Cours de B. Desgraupes. Simulation Stochastique

UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2014 2015 Cours de B. Desgraupes. Simulation Stochastique UNIVERSITÉ PARIS OUEST NANTERRE LA DÉFENSE U.F.R. SEGMI Année universitaire 2014 2015 L2 MIASHS Cours de B. Desgraupes Simulation Stochastique Séance 04: Nombres pseudo-aléatoires Table des matières 1

Plus en détail

MODELES DE DUREE DE VIE

MODELES DE DUREE DE VIE MODELES DE DUREE DE VIE Cours 1 : Introduction I- Contexte et définitions II- Les données III- Caractéristiques d intérêt IV- Evènements non renouvelables/renouvelables (unique/répété) I- Contexte et définitions

Plus en détail

Le polycopié de cours, les notes manuscrites, et les calculatrices sont autorisés.

Le polycopié de cours, les notes manuscrites, et les calculatrices sont autorisés. Université d Orléans Deug MASS, MIAS et SM Unité MA. Probabilités et Graphes Examen partiel du 5 décembre durée: h Le polycopié de cours, les notes manuscrites, et les calculatrices sont autorisés. Le

Plus en détail

Devoir Surveillé n 5 BTS 2009 groupement B

Devoir Surveillé n 5 BTS 2009 groupement B EXERCICE 1 (12 points) Devoir Surveillé n 5 BTS 2009 groupement B Les trois parties de cet exercice peuvent être traitées de façon indépendante. A. Résolution d une équation différentielle On considère

Plus en détail

4 Processus de Markov à temps continu

4 Processus de Markov à temps continu Cours 7 4 Processus de Markov à temps continu 4.1 Processus de Poisson homogène On considère un processus de comptage { N(t), t > 0 } tel que les nombres d événements dans deux intervalles disjoints sont

Plus en détail

11. Tests d hypothèses (partie 1/2)

11. Tests d hypothèses (partie 1/2) 11. Tests d hypothèses (partie 1/2) MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2015 (v1) MTH2302D: tests d hypothèses 1/30 Plan 1. Introduction 2. Hypothèses et erreurs 3. Tests d hypothèses

Plus en détail

Variables Aléatoires Continues

Variables Aléatoires Continues Novembre 2010 Plan du Chapitre 1. Généralités 2. Variables Continues Usuelles 3. Espérance et Variance 4. Couple de Variables Aléatoires 5. Covariance et Corrélation 6. Autres Variables Continues Usuelles

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #9

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #9 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #9 ARTHUR CHARPENTIER 1 Soit X la variable aléatoire continue de fonction de densité : { (1.4)e 2x + (0.9)e 3x pour x > 0 f X (x) = 0 sinon. Trouver E[X]. A) 9 20 B)

Plus en détail

Marches, permutations et arbres binaires aléatoires

Marches, permutations et arbres binaires aléatoires Marches, permutations et arbres binaires aléatoires Épreuve pratique d algorithmique et de programmation Concours commun des Écoles Normales Supérieures Durée de l épreuve: 4 heures Cœfficient: 4 Juillet

Plus en détail

Chapitre 6 : Génération aléatoire

Chapitre 6 : Génération aléatoire Chapitre 6 : Génération aléatoire Alexandre Blondin Massé Laboratoire d informatique formelle Université du Québec à Chicoutimi 12 février 2013 Cours 8STT105 Département d informatique et mathématique

Plus en détail

Événements et probabilités, probabilité conditionnelle et indépendance

Événements et probabilités, probabilité conditionnelle et indépendance Chapitre 1 Événements et probabilités, probabilité conditionnelle et indépendance On cherche ici à proposer un cadre mathématique dans lequel on puisse parler sans ambiguité de la probabilité qu un événement

Plus en détail

Examen d accès - 1 Octobre 2009

Examen d accès - 1 Octobre 2009 Examen d accès - 1 Octobre 2009 Aucun document autorisé - Calculatrice fournie par le centre d examen Ce examen est un questionnaire à choix multiples constitué de 50 questions. Plusieurs réponses sont

Plus en détail

: 3 si x 2 [0; ] 0 sinon

: 3 si x 2 [0; ] 0 sinon Oral HEC 2007 Question de cours : Dé nition d un estimateur ; dé nitions du biais et du risque quadratique d un estimateur. On considère n (n > 2) variables aléatoires réelles indépendantes X 1,..., X

Plus en détail

Variables aléatoires réelles

Variables aléatoires réelles Variables aléatoires réelles Table des matières 1 Généralités sur les variables aléatoires réelles. 3 1.1 Rappels sur les σ-algèbres ou tribus d événements................................. 3 1.2 σ-algèbre

Plus en détail

EXERCICES SANS PRÉPARATION HEC 2005. Question 11 D après HEC 2005-11 F 2 EXERCICES SANS PRÉPARATION 2008. Question 7 HEC 2006-7 F 1 élève

EXERCICES SANS PRÉPARATION HEC 2005. Question 11 D après HEC 2005-11 F 2 EXERCICES SANS PRÉPARATION 2008. Question 7 HEC 2006-7 F 1 élève 30-1- 2013 J.F.C. p. 1 F 1 F 2 F 3 Assez simple ou proche du cours. Demande du travail. Délicat. EXERCICES SANS PRÉPARATION HEC 2005 Question 11 D après HEC 2005-11 F 2 X est une variable aléatoire de

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

Simulation de variables aléatoires CHAPITRE I. SIMULATION DE VARIABLES ALÉATOIRES 25 Chapitre I Simulation de variables aléatoires La simulation informatique de variables aléatoires, aussi complexes soient elles, repose sur la simulation

Plus en détail

Travaux Dirigés de Probabilités - Statistiques, TD 4. Lois limites ; estimation.

Travaux Dirigés de Probabilités - Statistiques, TD 4. Lois limites ; estimation. Travaux Dirigés de Probabilités - Statistiques, TD 4 Lois limites ; estimation. Exercice 1. Trois machines, A, B, C fournissent respectivement 50%, 30%, 20% de la production d une usine. Les pourcentages

Plus en détail

Modélisation et Simulation

Modélisation et Simulation Cours de modélisation et simulation p. 1/54 Modélisation et Simulation G. Bontempi Département d Informatique Boulevard de Triomphe - CP 212 http://www.ulb.ac.be/di Cours de modélisation et simulation

Plus en détail

Test de Poisson à 1 échantillon et à 2 échantillons

Test de Poisson à 1 échantillon et à 2 échantillons Test de Poisson à 1 échantillon et à 2 échantillons Sous-menus de Minitab 15 : Stat>Statistiques élémentaires>test de Poisson à 1 échantillon Stat>Statistiques élémentaires>test de Poisson à 2 échantillons

Plus en détail

Baccalauréat ES Centres étrangers 12 juin 2014 - Corrigé

Baccalauréat ES Centres étrangers 12 juin 2014 - Corrigé Baccalauréat ES Centres étrangers 1 juin 14 - Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points Commun à tous les candidats 1. On prend un candidat au hasard et on note : l évènement «le candidat a un dossier

Plus en détail

ECRICOME 2004. Voie Eco. 1 1 + x. f (x) dx n N, u n = 1. 0 xn f (x) dx

ECRICOME 2004. Voie Eco. 1 1 + x. f (x) dx n N, u n = 1. 0 xn f (x) dx ECRICOME 2004 Voie Eco 1 EXERCICE 1 EXERCICE Soient f la fonction numérique de la variable réelle définie par : x R, f (x = 1 2 et (u n la suite de nombres réels déterminée par : { u 0 = 1 f (x dx 0 n

Plus en détail

n-uplets de variables aléatoires réelles

n-uplets de variables aléatoires réelles n-uplets de variables aléatoires réelles Table des matières 1 Définition d un n-uplet de variables aléatoires réelles. 2 2 Loi d un vecteur aléatoire à valeurs dans n. 2 3 Loi marginale. 2 4 Caractérisation

Plus en détail

Mathématiques Ch. 6 : Exercices

Mathématiques Ch. 6 : Exercices 1 BTS CGO - LYCÉE LOUIS PAYEN - Mathématiques Ch. 6 : Exercices Cours J-L NEULAT 1 Loi normale 1.1 Lecture directe EXERCICE 1 Soit X une variable aléatoire qui suitn(0,1). On donne : P(X 1) 0,84. Sans

Plus en détail

MTH2302C- CP1-H09. QUESTION 1 (20 points)

MTH2302C- CP1-H09. QUESTION 1 (20 points) MTH232- P-H9 QUESTION (2 points) Une petite usine de traitement d eau potable possède une pompe principale et une pompe d urgence de moindre capacité. La pompe d urgence entre en fonction seulement lorsque

Plus en détail

Examen d accès - 28 Septembre 2012

Examen d accès - 28 Septembre 2012 Examen d accès - 28 Septembre 2012 Aucun document autorisé - Calculatrice fournie par le centre d examen Cet examen est un questionnaire à choix multiples constitué de 50 questions. Plusieurs réponses

Plus en détail

Mathématiques : statistiques et simulation

Mathématiques : statistiques et simulation Université de Picardie - LAMFA CNRS UMR 6140 PAF Amiens - Formation Enseignement des Mathématiques - 20 janvier 2012 (Extrait du document ressource pour la classe de seconde) Dans le sens commun des sondages,

Plus en détail

La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation

La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation PAR Alireza MOGHADDAM TUTEUR : Guy HÉDELIN Laboratoire d Épidémiologie et de Santé publique, EA 80 Faculté de Médecine de Strasbourg

Plus en détail

Prévention et gestion des risques naturels et environnementaux

Prévention et gestion des risques naturels et environnementaux Prévention et gestion des risques naturels et environnementaux Risque et assurance : quelques éléments théoriques Ecole des Ponts - Le 6 Avril 01 Jacques Pelletan 1 Théorie du risque et pérennité de l

Plus en détail

Problèmes de fiabilité dépendant du temps

Problèmes de fiabilité dépendant du temps Problèmes de fiabilité dépendant du temps Bruno Sudret Dépt. Matériaux et Mécanique des Composants Pourquoi la dimension temporelle? Rappel Résistance g( RS, ) = R S Sollicitation g( Rt (), St (),) t =

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

Simulation de variables aléatoires Chapter 1 Simulation de variables aléatoires Références: [F] Fishman, A first course in Monte Carlo, chap 3. [B] Bouleau, Probabilités de l ingénieur, chap 4. [R] Rubinstein, Simulation and Monte Carlo

Plus en détail

Cours de Probabilités et statistiques L1 2011-2012 Maths-PC-SVT

Cours de Probabilités et statistiques L1 2011-2012 Maths-PC-SVT Cours de Probabilités et statistiques L1 2011-2012 Maths-PC-SVT Université d Avignon Fichier dispo sur http://fredericnaud.perso.sfr.fr/ Une étude statistique dans la population montre que le Q.I. est

Plus en détail

Méthodes de Simulation

Méthodes de Simulation Méthodes de Simulation JEAN-YVES TOURNERET Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT) ENSEEIHT, Toulouse, France Peyresq06 p. 1/41 Remerciements Christian Robert : pour ses excellents transparents

Plus en détail

Support du cours de Probabilités IUT d Orléans, Département d informatique

Support du cours de Probabilités IUT d Orléans, Département d informatique Support du cours de Probabilités IUT d Orléans, Département d informatique Pierre Andreoletti IUT d Orléans Laboratoire MAPMO (Bât. de Mathématiques UFR Sciences) - Bureau 126 email: pierre.andreoletti@univ-orleans.fr

Plus en détail

Espérance, variance, quantiles

Espérance, variance, quantiles Espérance, variance, quantiles Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 22 mai 2008 0. Motivation Mesures de centralité (ex. espérance) et de dispersion (ex. variance) 1 f(x) 0.0 0.1

Plus en détail

Session 2011. Enseignement de Spécialité. Durée de l épreuve : 3 heures. Coefficient : 7. Ce sujet comporte 7 pages numérotées de 1 à 7.

Session 2011. Enseignement de Spécialité. Durée de l épreuve : 3 heures. Coefficient : 7. Ce sujet comporte 7 pages numérotées de 1 à 7. BACCALAURÉAT GENÉRAL Session 2011 MATHÉMATIQUES Série ES Enseignement de Spécialité Durée de l épreuve : 3 heures Coefficient : 7 Ce sujet comporte 7 pages numérotées de 1 à 7. L utilisation d une calculatrice

Plus en détail

C3 : Manipulations statistiques

C3 : Manipulations statistiques C3 : Manipulations statistiques Dorat Rémi 1- Génération de valeurs aléatoires p 2 2- Statistiques descriptives p 3 3- Tests statistiques p 8 4- Régression linéaire p 8 Manipulations statistiques 1 1-

Plus en détail

Analyse de données et méthodes numériques

Analyse de données et méthodes numériques Analyse de données et méthodes numériques Analyse de données: Que faire avec un résultat? Comment le décrire? Comment l analyser? Quels sont les «modèles» mathématiques associés? Analyse de données et

Plus en détail

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1 TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun

Plus en détail

Baccalauréat STL biotechnologies Métropole La Réunion 18 juin 2015

Baccalauréat STL biotechnologies Métropole La Réunion 18 juin 2015 Baccalauréat STL biotechnologies Métropole La Réunion 18 juin 2015 Calculatrice autorisée conformément à la circulaire n o 99-186 du 16 novembre 1999. Le candidat doit traiter les quatre exercices. Il

Plus en détail

LES GENERATEURS DE NOMBRES ALEATOIRES

LES GENERATEURS DE NOMBRES ALEATOIRES LES GENERATEURS DE NOMBRES ALEATOIRES 1 Ce travail a deux objectifs : ====================================================================== 1. Comprendre ce que font les générateurs de nombres aléatoires

Plus en détail

Terminale S1. Devoir Surveillé

Terminale S1. Devoir Surveillé Devoir Surveillé EXERCICE 1 : 5 POINTS Cet exercice est un QCM (questionnaire à choix multiple). Pour chaque question, une seule des quatre réponses proposées est exacte. Le candidat indiquera SUR la copie

Plus en détail

Cours de mathématiques pour la Terminale S

Cours de mathématiques pour la Terminale S Cours de mathématiques pour la Terminale S Savoir-Faire par chapitre Florent Girod 1 Année scolaire 2015 / 2016 1. Externat Notre Dame - Grenoble Table des matières 1) Suites numériques.................................

Plus en détail

Baccalauréat ES Asie 19 juin 2013 Corrigé

Baccalauréat ES Asie 19 juin 2013 Corrigé accalauréat E sie 19 juin 201 orrigé EXERIE 1 ommun à tous les candidats On ne demandait aucune justification dans cet exercice. 4 points 1. b. 2. a.. c. 4. c. La longueur de l intervalle [ 1; 1] est 2

Plus en détail

Classe : TES1 Le 12/05/2003. MATHEMATIQUES Devoir N 7 (rattrapage) Calculatrice et formulaire autorisés

Classe : TES1 Le 12/05/2003. MATHEMATIQUES Devoir N 7 (rattrapage) Calculatrice et formulaire autorisés Classe : TES1 Le 12/05/2003 MATHEMATIQUES Devoir N 7 (rattrapage) Calculatrice et formulaire autorisés Durée : 3h Exercice 1: (5 points) Le tableau suivant donne l évolution du prix d un paquet de café

Plus en détail

Démonstrations exigibles au bac

Démonstrations exigibles au bac Démonstrations exigibles au bac On donne ici les 11 démonstrations de cours répertoriées comme exigibles dans le programme officiel. Toutes ces démonstrations peuvent donner lieu à une «restitution organisée

Plus en détail

BACCALAURÉAT LIBANAIS - SG Énoncé

BACCALAURÉAT LIBANAIS - SG Énoncé CONSIGNES À SUIVRE PENDANT L EXAMEN. DURÉE : 4 heures Il y a 6 exercices obligatoires à résoudre. L exercice est noté sur points, l exercice sur points, l exercice 3 sur 3 points, l exercice 4 sur 3 points,

Plus en détail

Probabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes

Probabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes IUT HSE Probabilités et Statistiques Feuille : variables aléatoires discrètes 1 Exercices Dénombrements Exercice 1. On souhaite ranger sur une étagère 4 livres de mathématiques (distincts), 6 livres de

Plus en détail

Cours de terminale S Probabilités : lois à densité

Cours de terminale S Probabilités : lois à densité Cours de terminale S Probabilités : lois à densité V. B. et S. B. Lycée des EK Considérons une variable aléatoire susceptible de prendre n importe quelle valeur réelle appartenant à un intervalle donné.

Plus en détail

Compléments sur les couples aléatoires

Compléments sur les couples aléatoires Licence Math et MASS, MATH54 : probabilités et statistiques Compléments sur les couples aléatoires 1 Couple image ans ce paragraphe, on va s intéresser à la loi d un vecteur aléatoire S, T qui s obtient

Plus en détail

1. Probabilités élémentaires

1. Probabilités élémentaires 1. Probabilités élémentaires MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2016 (v1) MTH2302D: probabilités 1/48 Plan 1. Expériences aléatoires et événements 2. Probabilités 3. Analyse combinatoire

Plus en détail

Cours de gestion des risques d assurances et de théorie de la ruine. Stéphane Loisel

Cours de gestion des risques d assurances et de théorie de la ruine. Stéphane Loisel Cours de gestion des risques d assurances et de théorie de la ruine Stéphane Loisel ISFA, 2005-2006 Table des matières I Modélisation de la charge sinistre : du modèle individuel au modèle collectif 5

Plus en détail

1 Sujets donnés en option scientifique

1 Sujets donnés en option scientifique Les sujets suivants, posés aux candidats des options scientifique, économique, technologique et littéraire BL constituent la première version d un échantillon des sujets proposés lors des épreuves orales

Plus en détail

1/4 2/4 3/4 4/4. 10. Estimation MTH2302D. S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2016. (v1) MTH2302D: estimation 1/50

1/4 2/4 3/4 4/4. 10. Estimation MTH2302D. S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2016. (v1) MTH2302D: estimation 1/50 10. Estimation MTH2302D S. Le Digabel, École Polytechnique de Montréal H2016 (v1) MTH2302D: estimation 1/50 Plan 1. Introduction 2. Estimation ponctuelle 3. Estimation par intervalles de confiance 4. Autres

Plus en détail

Master IMEA 1 Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o 1

Master IMEA 1 Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o 1 Master IMEA 1 Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o 1 1. a. On considère un modèle de marché (B, S) à une étape. On suppose que S = 5 C et qu à la date t = 1 on a (S u 1 = 51, S d 1 = 48).

Plus en détail

SY01 - Éléments de probabilités

SY01 - Éléments de probabilités SY01 - Éléments de probabilités Chapitre 3 - Variables aléatoires continues Équipe de mathématiques appliquées UTC Automne 2010 suivant Chapitre III Variables aléatoires continues III.1 Variable aléatoire

Plus en détail

Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels

Modélisation aléatoire en fiabilité des logiciels collection Méthodes stochastiques appliquées dirigée par Nikolaos Limnios et Jacques Janssen La sûreté de fonctionnement des systèmes informatiques est aujourd hui un enjeu économique et sociétal majeur.

Plus en détail

Contrôle de statistiques Sujet 2 Corrigé

Contrôle de statistiques Sujet 2 Corrigé Contrôle de statistiques Sujet 2 Corrigé L2 d économie - Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne Nom : Prénom : Les exercices sont indépendants. Le barème est indicatif. L utilisation de documents, calculatrices,

Plus en détail

Supplément théorique Inférence dans les réseaux bayésiens. Rappel théorique. Les processus aléatoires. Les réseaux bayésiens

Supplément théorique Inférence dans les réseaux bayésiens. Rappel théorique. Les processus aléatoires. Les réseaux bayésiens DÉPARTEMENT DE GÉNIE LOGICIEL ET DES TI LOG770 - SYSTÈMES INTELLIGENTS ÉTÉ 2011 Supplément théorique Inférence dans les réseaux bayésiens Rappel théorique Les processus aléatoires La plupart des processus

Plus en détail