Compléments de probabilités
| Nature | UE |
|---|
| Crédits ECTS | 3 |
|---|---|
| Volume horaire total | 27 |
| Volume horaire CM | 12 |
| Volume horaire TD | 9 |
| Volume horaire TP | 6 |
Pré-requis
Les deux EU
Probabilités et statistiques de L2 : Probabilités, Variables aléatoires, Indépendance, Notions de convergence en probabilité, Statistique inférentielle
Intégration, probabilités et analyse de Fourier de M1.
Objectifs
Se familiariser aux outils probabilistes avancées.
Manipuler l'espérance conditionnelle sachant une sous tribu et énoncer ses propriétés
S’initier à des processus stochastiques.
Enoncer les définitions des principaux concepts de bases sur les processus
Comprendre et fabriquer des modèles sur des problèmes concrets en utilisant les processus aléatoires.
Contenu
Espérance conditionnelle. Lois conditionnelles
Notion de martingale
Exemples de modèles aléatoires. Marches aléatoires. Processus d’urne.
Chaîne de Markov
Processus de Poisson
Notion de martingale
Exemples de modèles aléatoires. Marches aléatoires. Processus d’urne.
Chaîne de Markov
Processus de Poisson
Appartient à
Informations complémentaires
Se familiariser aux outils probabilistes avancées.
Manipuler l'espérance conditionnelle sachant une sous tribu et énoncer ses propriétés
S’initier à des processus stochastiques.
Enoncer les définitions des principaux concepts de bases sur les processus
Comprendre et fabriquer des modèles sur des problèmes concrets en utilisant les processus aléatoires.