Variable d'état

est consacré à l’étude des modèles dans lesquels la variable expliquée est soumise à une troncature. Sous un formalisme analogue, ces modèles recouvrent deux grands domaines. Le premier s’intéresse aux modèles pour lequel la variable est observée sous forme d’une système de tranches, le cas échéant sur une partie de l’échantillon, le complément étant observé en clair. Un cas particulier est celui du modèle Tobit simple, dans lequel la variable est observée en clair seulement en dessous d’un certain

LEÇON 9 Marches aléatoires Niveau : Terminale S Prérequis : aucun 1 Chaînes de Markov Chaîne de Markov I Définition 9.1 Une chaîne de Markov est une suite de variables aléatoires (Xn , n ∈ N) qui permet de modéliser l’évolution dynamique d’un système aléatoire : Xn représente l’état du système à l’instant n. Propriété de Markov Propriété 9.2 L’évolution future du système ne dépend du passé qu’à travers de sa valeur actuelle. Autrement dit, conditionnement à Xn , (X0

Théorème de Bayes 4 • Variables aléatoires réelles 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 Généralités sur les variables aléatoires Fonction de répartition Densité de probabilité Discontinuités d’une fonction de répartition et lois discrètes Loi de probabilité d’une variable aléatoire Y fonction d’une variable aléatoire X Indépendance de deux variables aléatoires Moments d’une variable aléatoire 5 • Lois de probabilité discrètes 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 Définition d’une variable discrète Loi de Dirac

Processus stochastique On s’intéresse à l’évolution d’un phénomène au cours du temps. Cette évolution est aléatoire, on va la représenter par une famille de variables aléatoires. 15 Un processus stochastique (ou aléatoire) est alors : {Xt ; t ∈ T} Où : – Xt est une variable aléatoire, indexée par le paramètre t, qui est un instant. Les variables aléatoires sont définies sur un espace probabilisé (Ω, Ε, P). D’une façon générale Xt est l’état du système à l’instant t. – T est un ensemble d’instants

4 • Variables aléatoires réelles 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 Généralités sur les variables aléatoires Fonction de répartition Densité de probabilité Discontinuités d’une fonction de répartition et lois discrètes Loi de probabilité d’une variable aléatoire Y fonction d’une variable aléatoire X Indépendance de deux variables aléatoires Moments d’une variable aléatoire 49 49 52 54 56 57 58 59 5 • Lois de probabilité discrètes 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 Définition d’une variable discrète

communication, aéronautique, astronautique, acoustique, contrôle de processus chimique, ingénierie biomédicale, traitement de la parole, économie, météorologie... • information représentée sous forme de signal  Signal : • fonction de une ou plusieurs variables indépendantes : f(x,y,z) • représente / contient information sur un phénomène (physique)  Types de signaux Signaux discrets: f[n], n ∈ Z Signaux continus: f(t), t ∈ R t n  Dimension du signal : • 1D : f(t) f[n] • 2D :f(u,v) f[i,j]

. . . . . 1.3.2 La régression log-linéaire . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Généralisation : GLM . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 Analyse discriminante logistique 2.1 le modèle logistique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Variable explicative continue . . . . . . . . . . . 2.1.2 Facteurs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.3 Définition générale . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.4 Interprétation des coefficients β . . . . . . . . . 2.2 Rappels sur la méthode du maximum

these two types of variable is also essential because it underscores the historical evolution of different models. The earliest behavioural models of stress (stimulus-response) were simple interactional models, where by negative consequences of stress could be explained jointly by environmental and personal variables, and above all by their incompatibility. In this context, moderators play an important role. Numerous personal variables (personality traits) and environmental variables (social support)

.......................... Form. AF 169 ecueillir et analyser les données sont les deux objectifs fondamentaux de la Statistique. Pour parvenir à cela, il faut suivre plusieurs étapes. Tout d’abord, il s’agit de définir l’objet étudié, les variables statistiques mises en cause, le questionnaire à établir, puis de fabriquer un échantillon représentatif selon un plan de sondage. Nous ne nous étendrons pas sur ce dernier thème dont les développements sont hors de propos dans cet article. Nous aborderons

la définition de l'état macroscopique du système → ce sont les variables d'état VARIABLES D'ETAT : Intensives  Extensives  leur valeur est indépendante de la quantité de matière du système => peuvent être définies en tout point du système (à l'équilibre). → EX : ρ, c, P, T, μ... leur valeur est proportionnelle à la quantité de matière du système : V, m.. → non additives → additives FONCTION D 'ETAT : fonction des variables d'état, indépendante su chemin suivi au cours de la transformation :