Ensimag Rubrique Formation 2022

Soutien en probabilités - 3MMSPS

  • Volumes horaires

    • CM -
    • Projet -
    • TD 9.0
    • Stage -
    • TP -
    • DS -

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 0.0

Objectif(s)

Acquis d'apprentissage visés : à l'issue de ce cours de soutien, le étudiants seront capable de :

  • Utiliser à bon escient le formalisme de base en probabilités pour modéliser une situation où le hasard intervient (notamment les notions d'éventualité, d'évènement, de probabilité conditionnelle, d'indépendance et d'incompatibilité)
  • Résoudre des problèmes concrets nécessitant de manipuler des variables aléatoires discrètes et continues, ainsi que des couples de variables aléatoires

Responsable(s)

Yvan PIGEONNAT

Contenu(s)

Ce cours revient sur les principales difficultés conceptuelles en probabilités concernant les notions suivantes:
-Probabilité conditionnelle
-Variable aléatoire
-Loi de probabilité
-Densité de probabilité
-Couples de variables aléatoires
-Conditionnement
Chaque cours est illustré par une situation concrète qui sert de prétexte pour mettre en lumière les principales difficultés liées aux concepts mis en jeu.

Prérequis

Les bases en analyse (dérivation, intégration, somme de séries, fonctions usuelles).

Contrôle des connaissances

Les étudiants doivent rendre un bilan du cours de soutien (2 pages maximum + d'éventuelles annexes) dans lequel ils explicitent les trois principaux apports selon eux du cours de soutien en se basant sur ce qu'ils auront vécu en séance.
La note est ensuite prise en compte en tant que bonus pour le cours de probabilités.

    • MCC en présentiel et distanciel **
      N1 = note du bilan rendu
      N2 = pas de rattrapage

Calendrier

Le cours est programmé dans ces filières :

  • Cursus ingénieur - Tronc Commun - Semestre 5
cf. l'emploi du temps 2023/2024

Informations complémentaires

Code de l'enseignement : 3MMSPS
Langue(s) d'enseignement : FR

Vous pouvez retrouver ce cours dans la liste de tous les cours.

Bibliographie

BOULEAU N. Probabilités de l'ingénieur : variables aléatoires et simulation. Paris : Hermann, 2002
ROSS S.M. Introduction to probability models. Amsterdam : London : Paris [etc.] : Elsevier Academic Press, 2007
TASSI P., LEGAIT S. Théorie des probabilités en vue des applications statistiques. Paris : Éd. Technip : Rueil-Malmaison : Institut français du pétrole, 1990
TASSI P. Méthodes statistiques. Paris : Économica, 1989