Contents

• 1. Distributions statistiques univariées
  • 1.1 Généralités sur les statistiques
  • 1.2 Histogramme
  • 1.3 Quelques commandes Scilab
  • 1.4 Paramètres de dispersion
  • 1.5 Souvenirs, souvenirs
  • 1.6 Moyenne
  • 1.7 Variance
  • 1.8 Exemples
  
  
• 2. Distributions bivariées
  • 2.1 Description du problème
  • 2.2 Indépendance complète
  • 2.3 Droite de régression
  • 2.4 Indépendance linéaire
  • 2.5 Exercices sur le web
  • 2.6 Un exemple (DO)
  • 2.7 Régression affine (données groupées)
  
  
• 3. Probabilités
  • 3.1 Probabilités
  • 3.2 Probabilités conditionnelles
  • 3.3 Variables aléatoires
  • 3.4 Dans le cas des variables discrètes infinies
  
  
• 4. Variables aléatoires discrètes
  • 4.1 Loi uniforme sur .
  • 4.2 Loi de Bernoulli.
  • 4.3 Somme de variables indépendantes
  • 4.4 Séries génératrices
  • 4.5 Loi binomiale
  • 4.6 Loi hypergéométrique
  • 4.7 Exercices
  
  
• 5. Variables à densité
  • 5.1 Principes généraux
  • 5.2 Loi uniforme
  • 5.3 Variables positives
  • 5.4 Formules de convolutions
  • 5.5 Loi gamma
  
  
• 6. Les lois limites de la loi binomiale
  • 6.1 Les deux types de clientelle
  • 6.2 La loi de Poisson, loi limite pour
  • 6.3 La loi de Gauss, loi binomiale limite pour
  • 6.4 Propriétés élémentaires
  • 6.5 Théorème central limite
  • 6.6 La loi lognormale
  
  
• A. Compléments
  • A.1 Formules de Morgan
  • A.2 Loi géométrique
  • A.3 Passage de la loi binomiale à la loi de Gauss
  
  
• B. Tableau de contingence
  • B.1 Distribution bivariée, distributions "à la marge"
  • B.2 Méthode de calcul
  
  
• C. Deux lois utiles pour les processus d'attente
  • C.1 Loi de Poisson
  • C.2 Loi exponentielle
  • C.3 Inter-arrivées exponentielles
  
  
• Bibliography

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