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cela vous demandera davantage de re exion, et vous serez amene a elaborer d'une suite d'instructions qui vous permettra de retrouver le m^eme resultat. Exemple 2 - Ikea Considerons comme autre exemple une notice de montage. Elle est composee d'un ensemble d'etapes a respecter scrupuleusement. Il ne vous est pas demande de vous interroger sur la vali di te de ces instructions, on vous demande juste de les suivre. Si vous vous conformez aux indications de la notice, vous parviendrez

COURS DE STATISTIQUES INFERENTIELLES 1- Contents Rappels 1.1 Statistique descriptive . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Statistique descriptive univari´ee . . . . . . . . 1.1.2 Statistique descriptive bivari´ee . . . . . . . . 1.2 Rappels de probabilit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Espace probabilisable, espace probabilis´e . . . 1.2.2 Variables al´eatoires . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Ind´ependance . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 Notions de convergence

caract´ristiques e e e e e e e g´n´rales permettant d’´tablir ces ´quations. Suit un processus d’abstraction qui ´limine en g´n´ral un e e e e e e e certain nombre de “d´tails” issus de ces observations pour ne garder que les ´l´ments jug´s “essentiels”. e ee e e e e e e Un mod`le est donc une approximation et une abstraction de la r´alit´. Un “bon” mod`le d´crit et pr´dit un maximum de ph´nom`nes avec un mimimum d’´quations, ou une complexit´ minimale dans e e e e e ces ´quations. (La situation id´ale,

i – “•  p t  ƒ … i  t i x  p v t p i g e d ac a c ¨fRb` ñ Ð ç Ñ ÖÓ l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l s)¤eq‘eq‘qe¤e¤e¤ee¤eq‘qe¤e¤l ˆƒv • k™p i † 6w˜ k• €æ ¦Ôl Ñ ‰Ó i jv l Ñ )¤eq‘eq‘qe¤e¤e¤ee¤eq‘qe¤Žt • „ig‰i™x •‰‚ • €’r – š lÑ Ñ ‰Ó Ó l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l v t x  ƒ l Ñ )¤eq‘eq‘qe¤e¤e¤ee¤eq‘qe¤el k‰i™x fp™ƒ i †…v ó j c j i 6 d włÎs¥™ i 6d Æ ‰ Ó llllllllllllllllllllllll $w†re RvÎ fRad fcƒ i‚Rucdx Çrˆ…‘ƒ¨‰¨¦£ kwÉ Ñ #òÓ Ê …  Ç Ãl Á $ñ

IÎØdG ≈∏Y óà“ á«bô£dG áeÓ°ù∏d á›óæe á«æWh á«é«JGΰSG ójó–h É¡JÉjƒdhCG øª°V .ᨫ∏H ìhôéH ÚHÉ°üŸGh ≈∏à≤dG OóY ¢ü«∏≤J ¤EG ±ó¡Jh 2009‫ﺗﻄﻮﺭ ﻋﺪﺩ ﻗﺘﻠﻰ ﺣﻮﺍﺩﺙ ﺍﻟﺴﻴﺮ ﻣﺎﺑﲔ ﺳﻨﺘﻲ 4002 ﻭ‬ Ò°ùdG çOGƒM áHQÉfi áeƒμ◊G â©°Vh ,ˆG √öüf ¢SOÉ°ùdG óªfi ∂∏ŸG ádÓ÷G ÖMÉ°üd á«eÉ°ùdG äÉ¡«Lƒà∏d É≤ahh Gòμg ájDhôdG Ö«¨j èeóæeh ‹ƒª°T ™HÉW äGP ,á«bô£dG áeÓ°ù∏d á«æWh á«é«JGΰSG ∫ÓN øe iÈμdG á«æWƒdG ¢TGQhC’G øª°V qno äÉYÉ£≤dG ∞∏àfl ™e ≥«°ùæJh QhÉ°ûàH ,π≤ædGh õ«¡éàdG IQGRh ÉgOGóYEÉH âØ∏c ,á«dÉμ°TEÓd »YÉ£≤dG ÒHóàdGh á«ÄjõéàdG : á«°SÉ°SCG

tout en ´etant assez g´eom´etriques. Le chapitre 21 (fonctions de plusieurs variables) appartient en pratique plutˆ ot ` a un cours de deuxi`eme ann´ee; il a ´et´e ajout´e pour les ´etudiants d´esirant anticiper un peu ou ayant besoin, par exemple en physique, d’utiliser les fonctions de plusieurs variables et d´eriv´ees partielles, d`es la premi`ere ann´ee. L’ordre des chapitres. L’ordre choisi n’est que l’un des possibles. En particulier on pourra vouloir traiter l’“analyse” (chapitres 12-20) en premier

exception. e Lorsqu’une m´thode d´clenche une exception la JVM remonte la suite des invoe e cations des m´thodes jusqu’` atteindre une m´thode qui capture cette exception. Si e a e une telle m´thode n’est pas rencontr´e, l’ex´cution est arrˆt´e. e e e ee L’uilisation des exceptions permet de : – s´parer le code correspondant au fonctionnement normal d’un programme, du e code concernant la gestion des erreurs, – propager de proche en proche les exceptions d’une m´thode ` la m´thode appee a e lante jusqu’`

Les thèses en commerce international Jean-Marc Siroën Université Paris-Dauphine, LEDa, « Mondialisation et Développement » C s u dstè sl p sac n d lnl eéo o q ee, depuis les premiers auteurs ’ t n e hme e l ni s e ’ a s cn mi e s u e a y u t mercantilistes, la plupart des grands tri s ’ o o io d p isp ip lq e’ approfondi a é d cn me u e hoo h ot u l t é l e i i ont su lnd ssapc a mo s l o s ’ e e set u i : ’ u s n excédent de la balance commerciale (Hume, Montesquieu, Smith), la spécialisation

´s Probabilite variables al´ eatoires discr` etes et ` a densit´ e Licence de Math´ematiques 2`eme ann´ee Jean-Christophe Breton Universit´e de La Rochelle Janvier–Mai 2010 version du 12 mai 2010 2 Table des mati` eres 1 Langages ensembliste et probabiliste 1.1 Op´erations entre ensembles . . . . . . 1.2 Vocabulaire probabiliste . . . . . . . 1.3 D´enombrement . . . . . . . . . . . . 1.4 Rappel sur les s´eries . . . . . . . . . . . . . 3 3 4 6 8 2 Mesures de probabilit´ e 2.1 Espace de cardinal

condamn´ et il est n´ de e e ee e e p`re et de m`re inconnus ; e e 2. Marie, qui a 40 ans, est n´e au Royaume-uni, r´side en France, parle fran¸ais, n’a jamais ´t´ e e c ee condamn´e et elle est n´e de p`re et de m`re inconnus ; e e e e 3. John, qui a 16 ans, est n´ et r´side en France, parle anglais, n’a jamais ´t´ condamn´ et il e e ee e est le fils de Pierre et Marie ; 4. Paul, qui a 38 ans, est n´ en France, r´side au Royaume-uni, parle anglais, a ´t´ condamn´ e e ee e et il est n´ de p`re et de