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Apprendre le langage et les concepts fondamentaux des probabilités.
Fournir les outils de modélisation du hasard.
Utilisation d'un logiciel de simulation et d'étude statistique : R.
Ce cours servira de base à l'étude des systèmes impliquant les phénomènes aléatoires rencontrés dans la plupart des domaines de l'ingénierie.
Il s'agit d'un pré-requis aux cours de Probabilité pour l'Informatique et Principe et Méthodes Statistiques qui seront vus en 2AA.
Manipulation et comptages d'ensembles : applications aux jeux de hasard.
Probabilités conditionnelles, formule de Bayes, oubli de la fréquence de base.
Variables aléatoires, lois de probabilités, moyenne, variance et écart type.
Principales lois discrètes et continues : Bernouilli, Binômiale, Géométrique, Poisson, Uniforme, Exponentielle, Gamma, Normale.
Calcul d'espérance et théorème de transfert.
Lois jointes, covariance, corrélation et indépendance.
Simulation : par inversion, méthode de rejet, loi des grands nombres Méthode de Monte Carlo
Notion de base en mathématiques : dérivation et intégration, série géométrique, fonction exponentielle, manipulation élémentaire sur les ensembles (intersection, réunion).
CONTRÔLE CONTINU :
Type d'évaluation : participation + rendus en et hors séance
SESSION NORMALE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) :
Salle spécifique :
Durée : 2h
Documents autorisés : résumé feuille A4 manuscrite
Documents interdits : tous documents.
Matériel (ex : calculatrices):
SESSION DE RATTRAPAGE :
Type d'examen : oral
Salle spécifique :
Durée : 20 minutes de préparation, 20 minutes de passage
Documents autorisés : feuille A4 manuscrite.
Documents interdits : tous documents.
Matériel (ex : calculatrices):
Un examen final EF en fin de période 3.
Notes de contrôle continu : CC1 (période 1) et CC2 (période 3)
# Calcul de la note de chaque période remontée à la scolarité:
# Calcul des notes des deux bilans:
NB1 = NP1
NB2 = NP3
# Calcul des notes pour les jurys session 1 et 2
NFS1 = N1
NR = N2
NFS2 = NR
Le cours est programmé dans ces filières :
Code de l'enseignement : 3MM1PA
Langue(s) d'enseignement :
Le cours est rattaché aux structures d'enseignement suivantes :
Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.
Introduction to Probability and Statistics, MIT Open Courseware
G. Grimmett, Probability Theory and Examples. Oxford.
mise à jour le 15 janvier 2017