Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Aide memoire statistique et probabilite pour l x27 ingenieur

e édition CRenée Veysseyre Aide-mémoire Statistique et probabilités pour l ? ingénieur e édition C ? Dunod Paris ISBN CTABLE DES MATIÈRES c Dunod ?? La photocopie non autorisée est un délit Principales notations XI A Statistique descriptive ? Représentation graphique et numérique des données Généralités et principales dé ?nitions Séries numériques à une dimension Séries numériques à deux dimensions B Calcul des probabilités ? Le modèle probabiliste Introduction Les concepts probabilistes Mesure de probabilité et espace probabilisé Échantillons et sous-populations ? Probabilité conditionnelle Indépendance Dé ?nition Principe des probabilités composées Événements indépendants III C Indépendance deux à deux et indépendance mutuelle Théorème de Bayes ? Variables aléatoires réelles 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 ? Lois de probabilité discrètes Dé ?nition d ? une variable discrète Loi de Dirac Loi uniforme Loi binomiale ou loi des tirages avec remise Loi multinomiale Loi hypergéométrique ou loi du tirage exhaustif Loi de Poisson Lois limites Résumé ? Lois de probabilité continues Généralités Loi uniforme Loi exponentielle Loi gamma Lois bêta de types I et II Loi de Laplace-Gauss ou loi normale Loi log-normale ? Convolution Fonctions caractéristiques Convergences stochastiques Convolution IV C Fonction caractéristique Convergence des suites de variables aléatoires Lois des grands nombres Théorème central limite ? Variables aléatoires simultanées Étude d ? un couple de variables aléatoires discrètes Étude d ? un couple de variables aléatoires continues Extension à des vecteurs aléatoires Application loi normale multidimensionnelle ? Processus aléatoires Dé ?nitions Processus équivalents Moments Continuités Processus stationnaires Exemples de processus aléatoires Martingale Mouvement brownien Marche au hasard Processus et cha? nes de Markov Processus ponctuels Application aux phénomènes d ? attente C Statistique inférentielle ? Caractéristiques d ? un échantillon Application aux échantillons gaussiens Introduction Dé ?nition d ? un échantillon aléatoire Caractéristiques d ? un échantillon aléatoire c Dunod ?? La photocopie non autorisée est un délit V C Distribution du chi-deux Distribution de Fisher-Snedecor Distribution de Student Cas particulier des échantillons gaussiens ? Lois des valeurs extrêmes Échantillons arti ?ciels Échantillons ordonnés et statistique d ? ordre Loi de la variable X k réalisation de rang k Loi de la variable X n plus grande valeur observée Loi de la variable X plus petite valeur observée Échantillons arti ?ciels et simulation ? Théorie de l ? estimation Exposé du problème et exemples Dé ?nition d ? une statistique Statistique exhaustive Information de Fisher ? Estimation ponctuelle Dé ?nition d ? un estimateur Principales qualités d ? un estimateur Estimateur sans biais de variance minimale Précision intrinsèque d ? un estimateur et inégalité de Cramer-Rao Méthode du maximum de vraisemblance MV Extension au cas de plusieurs paramètres ? Estimation par intervalle de con ?ance Dé ?nition d ? un intervalle de con ?ance Exemples d ?