Esperance Conditionnelle & Chaines De Markov / Boudjadar Seyfeddine 

Public ISBD Titre : Esperance Conditionnelle & Chaines De Markov Type de document : texte imprimé Auteurs : Boudjadar Seyfeddine, Auteur ; Charfeddine Aouaichia, Auteur ; Omar Boukhadra, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2015 Importance : 47 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Statistique appliquées  espace de probabilité  variable aléatoire  indépendance et conditionnement  chaines de Markov.  Sciences Exactes Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Nous nous intéresserons durant ce travail de fin d’étude de master à l’espérance conditionnelle et aux chaines de Markov (à temps discret) et ce dans le but de renforcer la formation en probabilités. Nous commencerons d’abord par rappeler les notions de base des probabilités, à savoir un espace probabilisé et une variable aléatoire et son espérance. Ensuite, nous verrons la notion d’indépendance pour laisser place à celles de probabilités et espérance conditionnelles. À la fin, nous aurons suffisamment de connaissances pour introduire les chaines de Markov. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=1181 Esperance Conditionnelle & Chaines De Markov [texte imprimé] / Boudjadar Seyfeddine, Auteur ; Charfeddine Aouaichia, Auteur ; Omar Boukhadra, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2015 . - 47 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Statistique appliquées  espace de probabilité  variable aléatoire  indépendance et conditionnement  chaines de Markov.  Sciences Exactes Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : Nous nous intéresserons durant ce travail de fin d’étude de master à l’espérance conditionnelle et aux chaines de Markov (à temps discret) et ce dans le but de renforcer la formation en probabilités. Nous commencerons d’abord par rappeler les notions de base des probabilités, à savoir un espace probabilisé et une variable aléatoire et son espérance. Ensuite, nous verrons la notion d’indépendance pour laisser place à celles de probabilités et espérance conditionnelles. À la fin, nous aurons suffisamment de connaissances pour introduire les chaines de Markov. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=1181

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