Scénario Quatre hommes entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones cellulaires.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Dénombrements & probabilités
Advertisements

L’échantillonnage & Ses Fluctuations
CHAPITRE 7 Probabilités
Probabilités et statistiques au lycée
GESTION DE PORTEFEUILLE 3 Catherine Bruneau
GESTION DE PORTEFEUILLE 3bis Catherine Bruneau RISQUE & PROBABILITE.
STATISTIQUE INFERENTIELLE L ’ESTIMATION
Notion de probabilité.
TESTS RELATIFS AUX CARACTERES QUANTITATIFS
GEF 435 Principes des systèmes d’exploitation
Inférence statistique
Échantillonnage-Estimation
4 Les Lois discrètes.
PROBABILITÉS en 3ème  .
Probabilités au collège
Statistique descriptive
variable aléatoire Discrète
Fluctuations d’une fréquence selon les échantillons, Probabilités
Rappel probabilité : Définition classique
2. Expériences aléatoires et modélisation
Notions et mesures dans le temps Claude Marois © 2012.
Suites de matrices Quelques usages récurrents
Les probabilités ... la valeur d'un hasard est égale à son degré d'improbabilité. Milan Kundera.
Introduction aux probabilités
STATISTIQUES – PROBABILITÉS
Les probabilités.
Conception et analyse des algorithmes Les algorithmes probabilistes
Algorithmes probabilistes
Technique de points de contrôle: Formes de Bézier
Varia Lectures obligatoires dans manuel du cours: Chapitre 5
PROBABILITÉS.
Réseaux bayésiens: Inférence
Introduction aux probabilités
Probabilités et variables aléatoires
Processus de Poisson UQAM, Actuariat 3.
LES LOIS BINOMIALES.
Atelier algorithmique Journée de la Régionale de Nice,
Amélioration de la simulation stochastique
L’endomorphisme le plus simple est l’ homothétie
Rappels de statistiques descriptives
Biostatistiques Quand on souhaite étudier une (ou des) caractéristique(s) sur un ensemble d’individus ou d’objets, il est difficile, voir impossible, d’observer.
Théorème de la limite centrale l’inférence statistique
Test d'hypothèse pour des proportions:
Marquez cette valeur sur le diagramme à points de la question 6. La moyenne réelle des nombres de lettres par mots dans la population de l'ensemble des.
Micro-intro aux stats.
TD4 : « Lois usuelles de statistiques »
STATISTIQUES – PROBABILITÉS
JEAN-MARC FONTAN SOC-1101 COURS 3
Intervalles de confiance pour des proportions L’inférence statistique
Fabienne BUSSAC PROBABILITÉS 1. VOCABULAIRE
MATHÉMATIQUES DISCRÈTES Chapitre 4 (sec 4-5)
Probabilités (suite).
Chapitre 3: Variables aléatoires réelles continues
Étude de l’écoulement moyen
Thème: statistiques et probabilités Séquence 6: Probabilités (Partie 1) Capacités : Déterminer la probabilité d’événements dans des situations d’équiprobabilité.
Principales distributions théoriques
CHAPITRE 5. La théorie de l’assurance
Slide 1Hasard et Probabilités, P. Thompson Concepts de hasard et des probabilités.
Chapitre 4 Variables aléatoires discrètes
University of Ottawa - Bio 4118 – Applied Biostatistics © Antoine Morin and Scott Findlay 13/08/2015 6:59 PM Bootstrap et permutations.
STATISTIQUES.
Analyse des semis de point
1 L2 STE. Test du χ2 d’adéquation/conformité: Il s'agit de juger de l'adéquation entre une série de données statistiques et une loi de probabilité définie.
ECHANTILLONAGE ET ESTIMATION
Tests relatifs aux variables qualitatives: Tests du Chi-deux.
Distributions d’échantillonnage pour des proportions
Scénario Quatre hipsters entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones.
Scénario Quatre hipsters entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones.
Scénario Quatre hipsters entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones.
Transcription de la présentation:

Scénario Quatre hommes entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones cellulaires identiques lorsque les portes de l'ascenseur se ferment. Dans la course pour récupérer leurs téléphones, chacun ramasse un des téléphones au hasard. Nous reprenons sur ce scénario afin de déterminer la probabilité théorique de divers résultats / événements La probabilité qu'un événement aléatoire particulier aura lieu est définie comme la proportion de son occurrence à long terme (ou fréquence relative) : c'est le nombre de fois que l'événement aura lieu par rapport à un grand nombre total de répétitions du processus aléatoire qui le génère si ce processus serait répété un grand nombre de fois dans des conditions essentiellement identiques.

Dans des situations où les résultats d'un processus aléatoire ont tous la même chance d'occurrence, la probabilité théorique (exacte) de chaque résultat peut être déterminée à l'aide d'une liste de tous les résultats possibles pour calculer la proportion de résultats qui correspondent à l'événement d'intérêt. On appelle une telle liste l'espace des événements (ou l'espace d'échantillonnage).

Une liste de tous les résultats possibles (d’une variable quantitative) générés par un processus aléatoire conjointement avec la probabilité de chaque résultat consiste en une distribution de probabilités (de la variable) Pour calculer l'espérance mathématique à partir d'une distribution de probabilités: 1. Multipliez chaque résultat par sa probabilité associée 2. Calculez la somme de tous ces résultats pondérés: Résultat 1 x Prob(résultat 1) + Résultat 2 x Prob(résultat 2) +... L'on appelle la valeur moyenne à long terme d'une telle variable son espérance mathématique (autrement dit «sa valeur prévue» ou «valeur probable»)