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Catégorie :Category: nCreator TI-Nspire
Auteur Author: Megafrancis
Type : Classeur 3.0.1
Page(s) : 1
Taille Size: 2.27 Ko KB
Mis en ligne Uploaded: 05/06/2024 - 01:20:23
Uploadeur Uploader: Megafrancis (Profil)
Téléchargements Downloads: 8
Visibilité Visibility: Archive publique
Shortlink : http://ti-pla.net/a4051140
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Description
Fichier Nspire généré sur TI-Planet.org.
Compatible OS 3.0 et ultérieurs.
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Chap1: P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A^B) P(A/B)=P(A^B)/P(B) P(AUB)=P(A)+P(B) si A and B disjoint P(A^B)=P(A)*P(B) si A and B indépendent p(A|B)=(P(A)P(C|A))/(P(A)P(C|A)+P(B)P(C|B)) Chap2: E(X)=£x*P(X=x) V(X)=E(X²)-E(X)² V(X+Y)=V(X)+V(Y)+2cov(X,Y) cov(X,Y)=E(X)E(Y) variable independante: E(XY)=E(X)E(Y) E(X+Y)=E(X)+E(Y) cov(X,Y)=0 Bernoulli: succés X=1, échec X=0 P(X=1)=p P(X=0)=1-p=q E(X)=p V(x)=pq Binomiale: répétition de n épreuve de Bernoulli P(X=k)=(n!/[k!(n-k)!])*p^k*q^(n-k) E(X)=np V(X)=npq Géométrique: nbr d'épreuve de Bernoulli pour succés P(X=n)=q^(n-1)*p E(X)=1/p V(X)=q/p² Exponentielle: P(T<x)=1-?(-»x) si x>0, 0 sinon P(T>x)=1-P(T<x) poisson: P(x=k)=?(-»)»^(k)/k! E(X)=» V(X)=» uniforme: P(x=k)=1/(b-a+1) E(X)=a+b/2 V(X)=((b-a+1)^2 -1)/2 Chap3: Densité de prob: -si f>0 -con»tinue -lim x-->oo +f(t)dt=1 E(x)= [-oo;oo]+x*f(x)dx moment: mk(X)=E(X^k)=[-oo;oo]+x^k*f(x)dx V(X)=[-oo;oo]+(x-E(X))²*f(x)dx Chap4: bienaimé-Tchebychev: P(abs(X-E(X))>µ)<V(X)/µ²), µ>0 Loi faible des grands nbr: Xn, v.a mutellement indépendente, même moment d'ordre 1 and 2 E(Xi)=m V(Xi)=ò P(abs(Xnmoy-m)>µ)<V(Xnmoy)/µ²=ò/µ²-->0 quand n-->+oo P(X=k)=»^k*?(-»)/k! loi marginale;P(X=xi)=£P(X=xi,Y=yj) matrice cov:C= Var(x) cov(X,Y) cov(X,Y) Var(Y) vecteur de gaussien sa matrice de cov: AC(A^T) Made with nCreator - tiplanet.org
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Chap1: P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A^B) P(A/B)=P(A^B)/P(B) P(AUB)=P(A)+P(B) si A and B disjoint P(A^B)=P(A)*P(B) si A and B indépendent p(A|B)=(P(A)P(C|A))/(P(A)P(C|A)+P(B)P(C|B)) Chap2: E(X)=£x*P(X=x) V(X)=E(X²)-E(X)² V(X+Y)=V(X)+V(Y)+2cov(X,Y) cov(X,Y)=E(X)E(Y) variable independante: E(XY)=E(X)E(Y) E(X+Y)=E(X)+E(Y) cov(X,Y)=0 Bernoulli: succés X=1, échec X=0 P(X=1)=p P(X=0)=1-p=q E(X)=p V(x)=pq Binomiale: répétition de n épreuve de Bernoulli P(X=k)=(n!/[k!(n-k)!])*p^k*q^(n-k) E(X)=np V(X)=npq Géométrique: nbr d'épreuve de Bernoulli pour succés P(X=n)=q^(n-1)*p E(X)=1/p V(X)=q/p² Exponentielle: P(T<x)=1-?(-»x) si x>0, 0 sinon P(T>x)=1-P(T<x) poisson: P(x=k)=?(-»)»^(k)/k! E(X)=» V(X)=» uniforme: P(x=k)=1/(b-a+1) E(X)=a+b/2 V(X)=((b-a+1)^2 -1)/2 Chap3: Densité de prob: -si f>0 -con»tinue -lim x-->oo +f(t)dt=1 E(x)= [-oo;oo]+x*f(x)dx moment: mk(X)=E(X^k)=[-oo;oo]+x^k*f(x)dx V(X)=[-oo;oo]+(x-E(X))²*f(x)dx Chap4: bienaimé-Tchebychev: P(abs(X-E(X))>µ)<V(X)/µ²), µ>0 Loi faible des grands nbr: Xn, v.a mutellement indépendente, même moment d'ordre 1 and 2 E(Xi)=m V(Xi)=ò P(abs(Xnmoy-m)>µ)<V(Xnmoy)/µ²=ò/µ²-->0 quand n-->+oo P(X=k)=»^k*?(-»)/k! loi marginale;P(X=xi)=£P(X=xi,Y=yj) matrice cov:C= Var(x) cov(X,Y) cov(X,Y) Var(Y) vecteur de gaussien sa matrice de cov: AC(A^T) Made with nCreator - tiplanet.org
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