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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
3 hours to complete

VECTEURS ALÉATOIRES (1/2)

8 videos (Total 135 min), 3 readings, 1 quiz
8 videos
LA MÉTHODE DU REJET23m
ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : LA MÉTHODE DU REJET8m
Loi triangulaire8m
Régression linéaire6m
Aiguille de Buffon20m
3 readings
Loi triangulaire (*)10m
Régression linéaire (**)10m
Aiguille de Buffon (**)10m
1 practice exercise
QCM de la semaine10m
Week
2
3 hours to complete

VECTEURS ALÉATOIRES (2/2)

8 videos (Total 107 min), 4 readings, 1 quiz
8 videos
ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : INDÉPENDANCE ET FLÉCHETTES ALÉATOIRES12m
Lois de Gauss et de Cauchy9m
Calculs sur les lois Gamma6m
Pannes informatiques12m
Loi paire flippée11m
4 readings
Lois de Gauss et de Cauchy (*)10m
Calculs sur les lois gamma (**)10m
Pannes informatiques (**)10m
Loi paire flippée (**)10m
1 practice exercise
QCM de la semaine10m
Week
3
3 hours to complete

CONVERGENCES ET LOI DES GRANDS NOMBRES (1/2)

11 videos (Total 129 min), 6 readings, 1 quiz
11 videos
Séance 4  : LOI DES GRANDS NOMBRES25m
ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : LA LOI DES GRANDS NOMBRES12m
Minimum et maximum de variables aléatoires uniformes7m
La convergence  presque-sûre implique la convergence en probabilité2m
Une métrique pour la convergence en probabilité4m
Exemples de convergence de variables aléatoires5m
Une condition de moment pour la convergence en moyenne4m
Une condition suffisante pour la convergence presque-sûre6m
6 readings
Minimum et maximum de variables aléatoires i.i.d. uniformes (*)10m
La convergence presque sûre implique la convergence en probabilité (*)10m
Une métrique pour la convergence en probabilité (*)10m
Exemples de convergence de variables aléatoires (**)10m
Une condition de moment pour la convergence en moyenne (**)10m
Une condition suffisante pour la convergence presque sûre (**)10m
1 practice exercise
QCM de la semaine10m
Week
4
2 hours to complete

CONVERGENCES ET LOI DES GRANDS NOMBRES (2/2)

6 videos (Total 71 min), 1 reading, 1 quiz
6 videos
MÉTHODE DE MONTE CARLO (FONDEMENT)11m
ILLUSTRATION & EXPÉRIMENTATION : LES AIGUILLES DE BUFFON12m
Placement risqué (difficulté **)8m
1 reading
Placement risqué (*)10m
1 practice exercise
QCM de la semaine10m
4.7
7 ReviewsChevron Right

Top reviews from Aléatoire : une introduction aux probabilités - Partie 2

By MKJul 30th 2018

Merci pour ce cours ? mi chemin entre la th?orie et la pratique; tr?s utile dans l'exploitation et la description du comportement de donn?es en grandes dimensions :)

By SPAug 21st 2018

Cours tr?s int?ressant, qui donne envie d'aller plus loin. Merci beaucoup

Instructors

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Sylvie Méléard

Professeur de l'Ecole polytechnique
Centre de Mathématiques Appliquées
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Jean-René Chazottes

Directeur de Recherche (CNRS) & Professeur chargé de cours
Département de Mathématiques Appliquées
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Carl Graham

Département de Mathématiques Appliquées de l'École Polytechnique

About École Polytechnique

L’École polytechnique associe recherche, enseignement et innovation au meilleur niveau scientifique et technologique mondial pour répondre aux défis du XXIe siècle. En tête des écoles d’ingénieur françaises depuis plus de 200 ans, sa formation promeut une culture d’excellence scientifique pluridisciplinaire, ouverte dans une forte tradition humaniste. ...

Frequently Asked Questions

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