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Cnp ge old pdf DESCRIPTIF DES MODULES ère année du Cycle Ingénieur Semestre et CDESCRIPTIF DE MODULE M Université Etablissement Département Intitulé du module Cadi Ayyad Ecole Nationale des Sciences Appliquées de Marrakech Enseignement Général Probabilité

DESCRIPTIF DES MODULES ère année du Cycle Ingénieur Semestre et CDESCRIPTIF DE MODULE M Université Etablissement Département Intitulé du module Cadi Ayyad Ecole Nationale des Sciences Appliquées de Marrakech Enseignement Général Probabilité C IDENTIFICATION DU COORDONNATEUR DU MODULE Nom et Prénom Ouassou Idir Spécialité s Mathématiques Appliquées Tél Fax Grade PA E Mail idir ouassou ensa ac ma OBJECTIFS DU MODULE On introduira tout d'abord les notions essentielles de la théorie des probabilités qui sont à la base de toute modélisation des phénomènes aléatoires étudiés Notions élémentaires de la modélisation aléatoire probabilité variable aléatoire loi espérance variance indépendance Ensuite nous e ?ectuerons la mise en place de cet théorie sur de nombreux exemples d ? applications PRE-REQUIS PEDAGOGIQUES Analyse I Analyse II et Analyse III COMPOSITION DU MODULE Enseignement Eléments du module Probabilité Total Total général Activités pratiques Activités Total général Travaux de terrain Volume horaire global Cours TD TP h h h Durée en jours Projets Stages Visites d ? études C CONTENU Eléments de module Eléments de Description des programmes module Probabilité Chapitre Dénombrement les principes additifs avec les partitions et multiplicatifs avec les arbres Les p ??Listes avec répétition pn les p-liste sans répétition A p n les permutations n Les parties de P éléments pris parmi n appelé combinaisons C p n Propriétés des C p n Chapitre la notion de probabilité Univers ? ensemble des événements P ? l ? application p et l ? équiprobabilité Variable aléatoire Espérance variance et écart- type Fonction de répartition Probabilité conditionnelle et événements indépendants ? ? Loi forte des grands nombres et le théorème de la limite centrale Chapitre Lois de probabilités discrètes Loi de Bernoulli Propriétés loi binomiale Propriétés loi hypergéométrique Propriétés Loi de poison Propriétés Approximation par la loi de Poisson Chapitre Lois de probabilités continues - Variables aléatoires continues Fonctions de densité et de répartition Moments et moment centrés d ? ordre K - La loi normale Utilisation de la table de la normal La droite de Henry - Approximations des loi binomiale loi hypergéométrique et loi de poisson par la loi normale - La loi du Chi- deux - La loi de Student - La loi de Fisher-Snédecor Chapitre la régression linéaire Le critère des moindres carrés Variance et covariance C Activités pratiques Activités pratiques Objectifs et des modalités d ? organisation DIDACTIQUE DU MODULE Le cours probabilités comprend pour les élèves les horaires hebdomadaires suivants ? h de cours ? h de TD Les énoncés de TD ainsi les notes de cours sont mis à la disposition des élèves deux semaines à l ? avance Les élèves sont obliger de les préparer avant la science de TD EVALUATION Modalités d ? évaluation Contrôle continu devoirs et évaluation de l'enseignant Note du module ? Contrôle ? Contrôle ? Evaluation Validation du module La note minimale requise pour la validation du module La note après rattrapage de la note du module de la note du rattrapage sans que cette note ne soit supérieure à la