Maths Controle Qualité Loi Binomiale Loi Normal

aléatoire à densité 3 Les lois usuelles Chapitre 11 Convergences 1 Convergence en probabilité 2 Lois des grands nombres 3 Convergence en loi 4 Convergence en loi et approximations classiques Chapitre 12 iv Variables aléatoires réelles à densité Estimation 1 Échantillons d’une loi de probabilité 2 Estimateurs 3 Suites d’estimateurs 4 Estimation par intervalles de confiance 5 Statistiques bivariées 108 111 116 125 125

L’expression “i.e. ”, tirée du latin id est, signifie “c’est-à-dire”. Outils informatiques Calculatrice Inutile d’en changer, tant qu’elle est programmable. Logiciels Des liens vers des logiciels libres sont donnés sur le blog www.ac-grenoble.fr/ugine/maths. Il vous faudra Geogebra, OpenOffice et éventuellement Sage. On s’attachera durant l’année à en montrer l’utilité mais aussi les limites... Évaluations Devoirs de cours Ils ont pour but de vérifier que le cours est bien appris, y compris les démonstrations

Lycée Langevin-Wallon, académie de Créteil TABLE DES MATIÈRES 10.3 Variables aléatoires et lois de probabilité . 10.3.1 Variables aléatoires discrètes . . . . 10.3.2 Loi binomiale . . . . . . . . . . . . 10.3.3 Loi de Poisson . . . . . . . . . . . . 10.3.4 Variables aléatoires continues . . . 10.3.5 Loi normale (loi de Laplace-Gauss) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

algorithmiques qui seront abordés dans cet U.E. et mis en application sur des cas pratiques. Introduction à l’algorithmique Concepts de base (variables et expression, types, actions) Algorithmique impérative Séquences, entrées/sorties, structures de contrôles (conditionnelles, répétitives), fonctions. Applications dans un contexte expérimentale Traitement automatique des données, initiation à l’analyse de données, concepts de bioinformatique. X2B0040 Ecologie: Planète Biologie Ecologie: 28h (16h CM

Sommaire Séquence 5 p.299 1ère partie Produit scalaire (1) 2e partie Suites numériques (1) Séquence 6 p.361 1ère partie Dérivation (2) application aux variations des fonctions 2e partie Probabilités (2) : loi de Bernoulli, loi binomiale Séquence 7 p.419 1ère partie Produit scalaire (2) : applications 2e partie Problèmes Séquence 8 p.463 1ère partie Suites numériques (2) 2e partie Echantillonnage Sommaire général – MA12 3 C onseils

profil maths 1S 1 S Nouveau programme re mathsrepères 1. Les nombres 2 profil maths 1S 1 S Nouveau programme re mathsrepères Fabienne Bruneau Agnès Choquer-Raoult Maxime Cocault Boris Hanouch professeur à l’Externat des Enfants Nantais de Nantes (44) professeur au lycée René-Descartes de Rennes (35) professeur au lycée Léopold-Sédar-Senghor de Magnanville (78) professeur au lycée Condorcet de Limay (78) Thierry Joffrédo professeur

.................................................................................................................... Étude fréquentielle de tableaux à double entrée .................................................................................. Loi de probabilité ................................................................................................................................... Modélisation d’expériences de référence .............................................................

En principe, l’expérience professionnelle est déjà acquise. 2) Délai : temps écoulé entre la sortie de l’école de provenance et l’admissibilité au Collège pour adultes Alice-Rivaz. 6 CURSUS L’enseignement est réparti sur 4 années. Le cycle normal de préparation à la maturité s’étend sur trois années (1re, 2e et 3e degrés) dont le programme recouvre, dans les grandes lignes, celui des trois dernières années d’études du Collège de Genève. La durée des études dépend des connaissances et des acquis

combinaisons . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19.3.1 Combinaisons sans répétitions . . . . . . . 19.3.2 Combinaisons avec répétitions . . . . . . . 19.4 Tableau récapitulatif . . . . . . . . . . . . . . . . 19.5 Triangle de Pascal des coefficients binomiaux . . . 20 Probabilités 20.1 Univers, événements et probabilités . . . . . 20.1.1 Univers . . . . . . . . . . . . . . . . 20.1.2 Événements . . . . . . . . . . . . . . 20.1.3 Probabilités : la fonction probabilité 20.1.4 Événements équiprobables .

d’apprentissage   de test   Apprentissage de méta-paramètres Remarque  19 Evaluer les performances du modèle appris de validation   Mettre au point le modèle On fera en général l’hypothèse que toutes les données sont générées suivant une même loi Apprentissage Statistique - P. Gallinari Apprentissage supervisé  Ensemble d'apprentissage  Constitué de couples (entrée, sortie désirée)    , ,…, , But Au moyen d'un algorithme d'apprentissage, découvrir l’association utilisant les