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Le présent livre de probabilités se situe au niveau du Master de Mathématiques (M1 principalement, mais avec des ouvertures qui ont leur place en M2). Il est aussi adapté aux étudiants suivant la préparation à l'Agrégation de Mathématiques.

Il présente un panorama assez large des outils et résultats fondamentaux de la théorie des probabilités : généralités sur les espaces de probabilités et les variables aléatoires, études des différentes formes de convergence des suites de variables aléatoires, théorie du conditionnement (espérances et lois conditionnelles).

Une dernière partie est consacrée à des prolongements plus spécialisés qui constituent une initiation à des applications plus récentes de la modélisation du hasard (processus de Poisson, simulation, grandes déviations, théorie ergodique, optimisation). Le cours est émaillé de nombreux exercices, dont beaucoup sont intégralement corrigés dans le dernier chapitre du livre.

Probabilités

QRcode

Variables aléatoires, Convergences, Conditionnement. Processus à temps discret

Le présent livre de probabilités se situe au niveau du Master de Mathématiques (M1 principalement, mais avec des ouvertures qui ont leur place en M2). Il est aussi adapté aux étudiants suivant la préparation à l'Agrégation de Mathématiques.Il présente un panorama assez large des outils et résult

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Auteur(s): Lacroix, YvesMazliak, LaurentDe Laboulaye, Paul

Editeur: Ellipses

Année de Publication: 2025

pages: 266

Langue: Français

ISBN: 978-2-340-10825-7

eISBN: 978-2-340-11008-3

ISSN: 2260-8044

Edition: 2

Le présent livre de probabilités se situe au niveau du Master de Mathématiques (M1 principalement, mais avec des ouvertures qui ont leur place en M2). Il est aussi adapté aux étudiants suivant la préparation à l'Agrégation de Mathématiques.Il présente un panorama assez large des outils et résult

Le présent livre de probabilités se situe au niveau du Master de Mathématiques (M1 principalement, mais avec des ouvertures qui ont leur place en M2). Il est aussi adapté aux étudiants suivant la préparation à l'Agrégation de Mathématiques.

Il présente un panorama assez large des outils et résultats fondamentaux de la théorie des probabilités : généralités sur les espaces de probabilités et les variables aléatoires, études des différentes formes de convergence des suites de variables aléatoires, théorie du conditionnement (espérances et lois conditionnelles).

Une dernière partie est consacrée à des prolongements plus spécialisés qui constituent une initiation à des applications plus récentes de la modélisation du hasard (processus de Poisson, simulation, grandes déviations, théorie ergodique, optimisation). Le cours est émaillé de nombreux exercices, dont beaucoup sont intégralement corrigés dans le dernier chapitre du livre.

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