15 résultats pour "aleatoires"

• ALEATOIRE

• Variables aléatoires

  Séquence 1 0 Varia bles aléatoires 1ère spécialité 1 Variables aléatoires Dans tout ce chapitre, on considère une expérience aléatoire associé à un univers  fini, sur lequel on a défini une loi de probabilité P. I. Notion de variable aléatoire 1. Un premier exemple Un jeu consiste à lancer trois fois de suite une pièce de monnaie équilibrée, on note à chaque fois le coté sorti. On choisit pour univers de cette expérience l’ensemble des issues équi...

• L'aléatoire en informatique

  Que ce soit en cryptographie, dans les jeux vidéo, pour les algorithmes de tri, les modèles scientifiques ou encore les réseaux de neurones : l'aléatoire est omniprésent en informatique. Générer des nombres aléatoires est donc un véritable défi. Pour commencer, imaginons un lancer de dé. On l’imagine aléatoire car on ne peut rien en prévoir. Si je lance un dé, je ne sais pas si je vais faire 2, 5 ou un autre nombre on définit donc ce lancer comme aléatoire . Imaginez maintenant que vous de...

• aléatoire adj.

• CORRELATION ETREGRESSION LINEAIRE1) RAPPELS:Soient de variables aléatoires X et Y définies sur un même univers.

  CORRELATION ET REGRESSION LINEAIRE 1) RAPPELS: Soient de variables aléatoires X et Y définies sur un même univers. Cov(X ; Y) = E(XY) – E(X)E(Y) Le coefficient de corrélation théorique ñ ñCov(X, Y) XY = σσ La variance de la somme V(X + Y) = V(X) + V(Y) + 2Cov(X, Y) Si les deux variables sont indépendantes Cov(X, Y) = 0 On en déduit: E(XY) = E(X)E(Y) V(X + Y) = V(X) + V(Y) En revanche si X et Y sont linéairement dépendantes: (Y = aX + b) Alors: si a > 0 ñ= 1 Si a < 0 ñ = -1 De manière génér...

• LOIS DE PROBABILITE(STATISTIQUES 3)1) VARIABLES ALEATOIRES DISCRETES :a) Loi de

  LOIS DE PROBABILITE (STATISTIQUES 3) 1) VARIABLES ALEATOIRES DISCRETES : a) Loi de Bernoulli : Notation B(p) La Variable alŽatoire X est Žgale au nombre de fois ou lՎvŽnement favorable est apparu sur un seul tirage S ensemble des valeurs prises par la variable alŽatoire : S = {0 ;1} Paramtre : p ∈ [0 ;1] p est la probabilitŽ de lՎvŽnement favorable ; q = 1 Ð p est la probabilitŽ de lՎvŽnement dŽfavorable. Cela se traduit par: P(X = 0) = q P(X =1) = p x i 01 P(X = x i)q p On en dŽduit...

• LE TEST DU?21) Distribution du ? 2Soit une variable aléatoire X suivant une loi normale de paramètresX et ? .

  LE TEST DU 2χ 1) Distribution du 2χ Soit une variable aléatoire X suivant une loi normale de paramètres σ et X . On extrait des échantillons de taille n. On calcule pour chaque échantillon la valeur de : () 2 12 σ ∑= − n ii X x Les différentes valeurs calculées suivent une distribution du 2χ Exemple (pour se fixer les idées) Les notes obtenues au concours de médecine suivent une loi normale de paramètres ( 12 ; 2) Les étudiants sont, pour passer l’examen dans des salles de 35....

• Carl Friedrich Gauss1777-1855Astronome, mathématicien et physicien allemand, il découvrit dans tous ces domaines desnotions fondamentales, dont la densité de probabilité d'une variable aléatoire, connue sousle nom de courbe de Gauss.

  Carl Friedrich Gauss 1777-1855 Astronome, mathématicien et physicien allemand, il découvrit dans tous ces domaines des notions fondamentales, dont la densité de probabilité d’une variable aléatoire, connue sous le nom de courbe de Gauss. Né à Brunswick dans une famille pauvre, Gauss montra dès son enfance des talents intellectuels extraordinaires. A douze ans, il critiqua les axiomes d'Euclide ; à treize, il découvrit la possibilité d'une géométrie non-euclidienne et à quinze ans, il réussit à d...

• Variable aléatoire 1ere

  Chapitre 12 – Variables aléatoires I. Introduction 1654, Blaise Pascal (1623 ; 1662) entretient avec Pierre de Fermat (1601 ; 1665) des correspondances sur le thème des jeux de hasard et d'espérance de gain qui les mènent à exposer une théorie nouvelle : les calculs de probabilités. Ils s’intéressent à la résolution de problèmes de dénombrement comme par exemple celui du Chevalier de Méré : « Comment distribuer équitablement la mise à un jeu de hasard interrompu avant la fin ? » I...

• Probabilités – Terminale S (cours)

  Probabilités – Terminale S PROBABILITÉS I. PROBABILITÉS ( RAPPELS) a. Expériences aléatoires et modèles Le lancer d’une pièce de monnaie, le lancer d’un dé … sont des expériences aléatoires, car avant de les effectuer, on ne peut pas prévoir avec certitude quel en sera le résultat, résultat qui dépend en effet du hasard. A cette expérience aléatoire, on associe l’ensemble des résultats possibles appelé univers. Ses éléments sont appelés éventualités. ♦ ♦ ♦ ♦ Les sous-ense...

• L'aléatoire en informatique - mythe ou réalité ?

  L'aléatoire en Informatique : Mythe ou Réalité ? Intro : Imaginez-vous assis face à une table plane et un dés à six face non pipé. Lancer alors ce dés. Vous allez obtenir un résultat compris entre 1 et 6. Ce résultat était-il prévisible? Bien sûr, chaque face avait 1⁄6 chances de tomber, mais rien n'était sûr pourtant. Cela s’appelle une expérience aléatoire. Une expérience est dite aléatoire lorsqu'elle a plusieurs résultats possibles et qu'on ne peut pas prévoir lequel sera obtenu. Le...

• leçon de spé mathématiques: Terminale G Sommes de variables aléatoires

  Terminale G Sommes de variables aléatoires Sommes de variables aléatoires 1 Loi de probabilité d’une somme de variables aléatoires 1.1 Rappels D ÉFINITION On appelle variable aléatoire toute fonction X définie sur Ω et à valeurs dans R, qui à tout élément de Ω fait correspondre un réel k. Exemple : on lance un dé équilibré à 6 faces. On gagne 5e si on obtient un 6, on ne gagne rien si on obtient un nombre impair et on perd 3e si on obtient 2 ou 4. On peut considérer la variable alé...

• Probabilités conditionelle et variables aleatoires

  Probabilités conditionnelles et variables aléatoires Q1 : Rappels : Soit 𝐴 et 𝐵 deux événements d'un même univers Ω 1. 𝑃(∅) = 0 ( ∅ 𝑒𝑠𝑡 𝑙′é𝑣é𝑛𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑠𝑠𝑖𝑏𝑙𝑒) 𝑃(𝛺) = 1 (𝛺 𝑒𝑠𝑡 𝑙′é𝑣é𝑛𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑐𝑒𝑟𝑡𝑎𝑖𝑛) 2. 𝑆𝑖 𝐴 ≠ ∅ 𝑒𝑡 𝐴 ≠ 𝛺 𝑎𝑙𝑜𝑟𝑠 0 < 𝑃(𝐴) < 1 3. 𝑆𝑖 𝐴 ⊂ 𝐵 𝑎𝑙𝑜𝑟𝑠 𝑃(𝐴) ≤ 𝑃(𝐵) 4. 𝑆𝑖 𝐴 ∩ 𝐵 = ∅ 𝑎𝑙𝑜𝑟𝑠 𝑃(𝐴 ∪ 𝐵) = 𝑃(𝐴) + 𝑃(𝐵) 5. 𝑃( 𝐴̅ ) = 1 − 𝑃(𝐴) 6. 𝑆𝑖 𝐴 ∩ 𝐵 ≠ ∅ 𝑎𝑙𝑜𝑟𝑠 𝑃(𝐴 ∪ 𝐵) = 𝑃(𝐴) + 𝑃(𝐵) − 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) 7. Dans une situation d’équiprobabilité on a : | 𝐴 | 𝑐𝑎𝑟𝑑𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑠 𝑐𝑎𝑠 𝑓𝑎𝑣𝑜𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑃(𝐴) = = |𝛺| 𝑐𝑎...

• Étudier un espace rural choisi de manière (presque) aléatoire.

  Étudier un espace rural choisi de manière (presque) aléatoire. Travail à réaliser en binôme. Travail à remettre en format numérique (Word) dans mon casier pour le vendredi 26 avril au plus tard. Consigne : Bien prendre connaissance de l’ensemble du questionnaire avant de commencer à répondre. Rédigez vos réponses en rouge. Pour chaque thème, vous pouvez soit répondre précisément à chaque question, soit rédiger un paragraphe de synthèse qui reprenne l’essentiel des questions. Critères d...

• CORRELATION