Résultats de recherche pour « espérance »

VAR à densité

ECG 2 - Maths appliquées VAR à densité

Les probabilités continues et variables à densité représentent une très grande part des sujets de concours. Il est absolument essentiel de maîtriser tous les concepts de ce chapitre.

VARD - Lois de couple

ECG 2 - Maths appliquées VARD - Lois de couple

Ce chapitre vous apprend comment déterminer la loi d'un couple de VARD et comprendre comment passer des lois marginales à la loi conjointe.

Variables aléatoires réelles discrètes

ECG 2 - Maths appliquées Variables aléatoires réelles discrètes

Ce chapitre aborde ce qu’est une variable aléatoire, comment elles permettent de définir des événements et comment déterminer les lois des VARD. Nous étudions aussi les notions d'espérance, variance, écart-type etc.

VAR à densité

ECG 1 - Maths appliquées VAR à densité

Les probabilités continues et variables à densité représentent une très grande part des sujets de concours. Il est absolument essentiel de maîtriser tous les concepts de ce chapitre

Variables aléatoires réelles discrètes

ECG 1 - Maths appliquées Variables aléatoires réelles discrètes

Ce chapitre est essentiel car il introduit une nouvelle manière de poser des événements, il s’agit des variables aléatoires. Nous abordons aussi les notions d’espérance, variance, d’écart-type etc.

VAR à densité

ECT 1 VAR à densité

Les probabilités continues et variables à densité représentent une très grande part des sujets de concours. Il est absolument essentiel de maîtriser tous les concepts de ce chapitre

Variables aléatoires réelles discrètes

ECT 1 Variables aléatoires réelles discrètes

L’objectif du chapitre est donc de comprendre ce qu’est une variable aléatoire, comment elles permettent de définir des événements et comment déterminer les lois des VARD.

VAR à densité

ECG 2 - Maths approfondies VAR à densité

Les probabilités continues et variables à densité représentent une très grande part des sujets de concours. Il est absolument essentiel de maîtriser tous les concepts de ce chapitre.

VAR à densité

ECG 1- Maths approfondies VAR à densité

Les probabilités continues et variables à densité représentent une très grande part des sujets de concours. Il est absolument essentiel de maîtriser tous les concepts de ce chapitre.

Convergences, approximations et lois de couple

ECG 1- Maths approfondies Convergences, approximations et lois de couple

Ce chapitre vous apprend comment déterminer la loi d'un couple de VARD. En effet, il s'agit de comprendre comment passer des lois dites marginales (loi de chaque variable) à la loi conjointe (du couple).

VARD - Lois de couple

ECT 2 VARD - Lois de couple

L'objectif est donc de vous résumer tous les concepts clés à ne pas oublier et comment les utiliser à travers des exercices classiques corrigés

VARD

ECG 1- Maths approfondies VARD

Ce chapitre est essentiel car il introduit une nouvelle manière de poser des événements, il s’agit des variables aléatoires. Le chapitre étudie bien sûr les notions d’espérance, variance, d’écart-type, de moments etc.

VAR à densité

ECT 2 VAR à densité

Les probabilités continues et variables à densité représentent une très grande part des sujets de concours. Il est absolument essentiel de maîtriser tous les concepts de ce chapitre.

Variables aléatoires réelles discrètes

ECT 2 Variables aléatoires réelles discrètes

Les VARD sont essentielles car elles représentent l’immense majorité des probabilités rencontrées au concours .Le chapitre étudie bien sûr les notions d’espérance, variance, d’écart-type, de moments etc.

VARD

ECG 2 - Maths approfondies VARD

L’objectif du chapitre est donc de comprendre ce qu’est une variable aléatoire, comment elles permettent de définir des événements et comment déterminer les lois des VARD.

Convergences, approximations et lois de couple

ECG 2 - Maths approfondies Convergences, approximations et lois de couple

Il faut comprendre la covariance et savoir la manipuler dans les exercices. Le chapitre traite aussi des convergences et approximations et introduit un grand nombre de notions nouvelles.