Poisson-clown

crânien est 0,1. Si le nombre de microhémorragies est inférieur ou égal à 2 lors d’un match, alors la probabilité que le boxeur ait un traumatisme crânien est nulle. On suppose que le nombre de microhémorragies lors d’un match suit une loi de Poisson de paramètre 3 et que ce nombre est indépendant d’un boxeur à l’autre et d’un match à l’autre. On note X le nombre de microhémorragies d’un boxeur apparues lors d’un match ; on note Y le nombre de boxeurs présentant un nombre de microhémorragies

 les  plaque]es  sur  le  disque,  la  vitesse  de  glissement,  la  température,  le  taux  d’humidité,   etc…  Nous  considérerons  ici  que  le  coefficient  de  fro]ement  est  égal  à  0,2.   ! ! Module de Young (E en MPa) Coefficient de Poisson (v) Masse volumique (p en kg/m3) Coefficient de frottement (µ) ! ! ! ! ! ! Disque Plaquette 120000 1000 0,3 0,25 8000 1500 0,2 0,2 6 DéfiniCon  des  condiCons  limites   ! L’étude  thermo-­‐mécanique

Deux poissons rouges, l'un à taches blanches et l'autre noires, affamés, voyant la vie derrière un écran de verre, décident une bonne fois pour toute d'exprimer ce qu'ils pensent. Poisson rouge à taches blanches : « - Trois jours, voilà trois jours que personne ne nous a nourri ! Poisson rouge à taches noires : Tu es nouveau ici ? Cela est si fréquent... ils doivent tous penser que quelqu'un d'autre s'est occupé de nous et par conséquent aucun d'eux ne prend vraiment la peine de le faire.

ou d’un nom seul. Ex. : Mon poisson semble affamé. Hector est acrobate. Le GN peut aussi être constitué d’un pronom. → Le pronom a un antécédent : il reprend un élément du texte ; → Il désigne une personne qui parle ou une personne à qui l’on s’adresse. GN ANTÉCÉDENT GN GN Ex. : Quand mon poisson s’agite, je sais qu’il est affamé. Le pronom je désigne la personne qui parle et le pronom il peut être remplacé par le GN mon poisson (antécédent). Le noyau du GN est

2.2 Variables aléatoires continues 6.2.3 Espérance mathématique . . 6.2.4 Variance . . . . . . . . . . . . 6.3 Loi de probabilité . . . . . . . . . . . 6.3.1 Loi de Bernouilli . . . . . . . 6.3.2 Loi uniforme . . . . . . . . . 6.3.3 Loi de Poisson . . . . . . . . 6.3.4 Loi exponentielle . . . . . . . 6.4 Modèles stochastiques . . . . . . . . 6.4.1 Processus stochastiques . . . 6.4.2 Chaînes de Markov . . . . . . 6.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

n susceptibles. Chaque infecté a une période de contagion qui suit une loi I (moyenne i variance σ 2 ) indépendante de celle des autres. Et pendant cette période il rencontre un autre individu donné suivant les instants de saut d’un processus de Poisson d’intensité λ/n. Tous ces processus sont indépendants entre eux et des périodes de contagion. Ainsi, pendant temps dt, la probabilité qu’un infecté rencontre un individu initialement susceptible vaut λ. On appellera En,m (λ, I) une telle épidémie

binomiale de paramètres n ∈ N et p ∈ [0; 1], X ∼ B(n, p) : ∀k ∈ N, 0 k n, P(X = k) = n k pk (1 − p)n−k . Figure 1.1 – Loi binomiale • une loi à support infini : la loi de Poisson de paramètre λ ∈ R∗+ , X ∼ P(λ) : ∀λ > 0, ∀k ∈ N, P(X = k) = 9 λk −λ · k! e Figure 1.2 – Densité de probabilité de la loi de Poisson de paramètres 4 et 15 Lois continues : • la loi normale de paramètres réels µ et σ 2 , σ > 0, X ∼ N (µ; σ 2 ) : ∀t ∈ R, P(X t) = − t √1 −∞ σ 2π e (x−µ)2 2σ 2 dx. Figure 1.3

5- Exercices IV- Caractéristiques numériques des variables aléatoires 1- Espérance 2- Variance, covariance 3- Exercices V- Variables aléatoires usuelles 1- Loi de Bernoulli (p) 2- Loi binomiale (n, p) 3- Loi uniforme 4- Loi exponentielle 5- Loi de Poisson (λ) 6- Loi normale (µ, σ) 7- Exercices VI- Somme d'un grand nombre de variables aléatoires indépendantes 1- L'inégalité de Tchebychev 2- Loi des grands nombres 3- Théorème central-limite 4- Exercices VII- Echantillonnage 1- Description des données

Simulation de Socle bride 1 3 BE Benrhil Reda Benrhil 14/02/2015 Propriétés du matériau Référence du modèle Propriétés Nom: Type de modèle: Critère de ruine par défaut: Limite d'élasticité: Limite de traction: Module d'élasticité: Coefficient de Poisson: Masse volumique: Module de cisaillement: Coefficient de dilatation thermique: Fonte ductile Linéaire élastique isotropique Contrainte de von Mises max. 5.51485e+008 N/m^2 8.61695e+008 N/m^2 1.2e+011 N/m^2 0.31 Composants Corps volumique 1(Enlèv

arrivées B : loi de service s : nombre de stations N : capacité du système Pour spécifier A et B les symboles suivants sont utilisés : M : loi de poisson pour A et loi exponentielle pour B, G : loi générale, E : loi d’Erlang d’ordre k D : cas déterministe Exemple : M/M/1/3 désigne une file d’attente dans laquelle les arrivées suivent une loi de Poisson, le service est exponentiel, avec une seule station de service et de capacité 3. INSEA_ Cycle des ingénieurs d'Etat Pr. K. Rahhali Page 3 sur