Probabilités pour les sciences de l'ingénieur
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Probabilités pour les sciences de l'ingénieur

Cours et exercices corrigés

  1. French
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  3. Disponible sur iOS et Android
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Probabilités pour les sciences de l'ingénieur

Cours et exercices corrigés

À propos de ce livre

Cet ouvrage s'adresse aux étudiants des classes préparatoires aux grandes écoles ainsi qu'aux élèves ingénieurs et aux étudiants de niveau Licence 2 à Master 1.
Les probabilités sont de plus en plus présentes dans les formations scientifiques et techniques. Elles sont utilisées dans des domaines aussi variés que le traitement du signal, l'organisation des processus, la gestion des réseaux ou les calculs de fiabilité.
Cet ouvrage, issu d'un enseignement donné à Supaéro depuis de nombreuses années, comporte des cours et des exercices corrigés. Son originalité réside dans le fait de regrouper à la fois les principes mathématiques fondamentaux rigoureusement énoncés, des encarts historiques et des applications concrètes. Son articulation se fait autour de trois axes:
• Acquérir une intuition probabiliste et comprendre la nature du modèle,
• S'approprier les outils mathématiques et maîtriser les techniques de calcul,
• S'initier à deux domaines appliqués de la dynamique aléatoire: les files d'attente et le signal aléatoire.
Les compléments en ligne sont constitués d'exercices complémentaires corrigés comportant des codes de simulation associés écrits dans un langage libre (SCILAB).

Foire aux questions

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Informations

Éditeur
Dunod
Année
2014
ISBN de l'eBook
9782100596164

Table des matières

  1. Sommaire / TDM
  2. Introduction
  3. Modèles aléatoires discrets
  4. Variables aléatoires à densité
  5. Modèle probabiliste général
  6. Calcul de lois de probabilité
  7. Conditionnement
  8. Convergences probabilistes et lois des grands nombres
  9. Introduction à l'estimation statistique
  10. Chaînes de Markov
  11. Processus de Poisson, files d'attente et fiabilité des systèmes
  12. Processus gaussiens et applications au traitement du signal
  13. Conclusion: Traitement de données pour l'apprentissage de modèles
  14. Bibliographie
  15. Index