Variable d'état

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . N . Opérateurs de décalage sur EN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Propriété de Markov forte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Classification des états . Classes d’états communicants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Récurrence et transience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  Théorèmes limites . Cas j transient . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Mesures

......... 3 I. FONCTION GENERATRICE, TRANSFORMEE DE LAPLACE, TRANSFORME EN Z ................. 3 I.1. I.2. I.3. VARIABLE ALEATOIRE CONTINUE : FONCTION GENERATRICE .................................................................. 3 VARIABLE ALEATOIRE DISCRETE : TRANSFORME EN Z ............................................................................. 3 VARIABLE ALEATOIRE CONTINUE NON NEGATIVE : TRANSFORMEE DE LAPLACE..................................... 4 II. LOI DE POISSON

Institut national de statistique et d'économie appliquée Cycle des ingénieurs d'Etat Module Processus stochastiques et Files d'attente Filières Statistique-Economie, Statistique-Démographie :1ère année, Semestre2 Élément : Files d’attentes Support de cours donné par le Pr. K. Rahhali pour les Filières Stat-Economie et Stat-Démographie Année universitaire 2014-2015, Semestre 2 (Document résumant les grands axes de l’élément et ne pouvant en aucun cas remplacer les séances de cours en présentiel)

thoracique entraine en proportion directe une capacité vitale plus grande. Variables de l’expérience Variable indépendante : Le périmètre de la cage thoracique des individus (mesuré en centimètre, avec un ruban à mesurer, en dessous des seins) Variable dépendante : La capacité vitale des individus (mesurée en litre, en exercant une expiration forcée dans un spiromètre après avoir effectué une inspiration forcée). Variable contrôlées : - Fatigue respiratoire des individus (on recherche une respiration

stochastique Définitions Définition 1.1 Soit T = ∅. On appelle processus stochastique définie sur (Ω, F, P) à valeurs dans (E , β), le terme Ω, F, P, (Xt )t∈T constitué par (Ω, F, P) qui est un espace de probabilité et d’une famille (Xt )t∈T de variables aléatoires définies sur (Ω, F, P) à valeurs (E , B). L’espace (Ω, F, P) est appelé espace de base et (E , B) est dit espace de phase ou espace des états du processus. Exemple 1.1: On considère N lancers indépendants d’un dé à six faces non pipé

Mémoire sur les chaîne de Markov : André Andreevich Markov (1856-1922) un mathématicien russe.il étudia à l'Université d'État de Saint-Pétersbourg en 1874 sous la tutelle de Tchebychev et en 1886, il devient membre de l'Académie des Sciences de Saint-Pétersbourg. Ses travaux sur la théorie des probabilités l'ont amené à mettre au point les chaînes de Markov qui l'ont rendu célèbre. Ceux-ci peuvent représenter les prémices de la théorie du calcul stochastique. Chaine de Markov en temps discret:

descriptives à une variable Statistiques descriptives à 2 variables STATISTIQUES DESCRIPTIVES Formation Fondamentale Généralités Statistiques descriptives à une variable Statistiques descriptives à 2 variables Sommaire 1 2 Généralités Statistiques descriptives à une variable Résumé quantitative Graphique Quantitative Résumé qualitative Statistiques descriptives à 2 variables Généralités 2 variables quantitatives 1 variable qualitative, 1 variable quantitative 2 variables qualitatives

factorielle de variance 1. LES PLANS EXPERIMENTAUX A. Notion de variables en psychologie La variable est ce qui VARIE, soit toute modification qui intervient soit au niveau des situations (ex : un groupe expérimentale + 1 groupe contrôle) ou au niveau des caractéristiques des sujets (ex : la motivation, la CSP, l’âge…) ou au niveau des conduites ou des comportements des sujets. A1. La variable indépendante = VI C’est la variable que l’expérimentateur tient sou son contrôle, elle peut être propre

types de variables ? Test si deux variables qualitatives sont indépendantes. Hypothèse ? H0 : Les variables sont indépendantes lorsque Sig > Seuil qui est égal a 0,05. H 1 : Les variables sont dépendantes (significativement associées) lorsque Sig < Seuil qui est égal a 0,05. Formule ? Où: Oij: Distribution observée (effectif qu’on peut lire sur le tableau corsé), Tij : Distribution théorique, i : numéro de la ligne, j : numéro de la colonne, l : nombre de modalités de la variable présentée

fonction de la position où le taux de variation sera la vitesse du véhicule. Délimitation : Variable indépendante : temps (seconde) Variable dépendante : position (centimètre) Paramètre constants : la masse (20 grammes) CD1 Cr 1 : Représentation adéquate de la situation | A | B | C | D | E | L’élève propose une hypothèse vraisemblable | 10 | 8 | 6 | 4 | 2 | L’élève identifie correctement les variables et les constantes | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 | Matériel * Chariot * ruban de papier