Théorie des probabilités - HEC - Université de Lausanne

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Diagramme de décision • Construire un arbre de décision. Un carré représente une décision à prendre et un cercle un événement aléatoire. • Introduire ensuite les éléments financiers et les probabilités. • En commençant par la fin et en remontant vers l’origine, calculer la valeur espérée si événement aléatoire ou couper les branches moins profitables si décision à prendre.
• 2 1 /30 2 1 /30 4 1 /6 -0.1 VENDRE 4 1 /6 -0.5 0.5
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Théorie des probabilités • Un p
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FREQUENCES DES TIRAGES DU SWISSLOTT
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(‘000)
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Description des événements • Le
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L’intersection • Les deux évé
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Le sous-événement • Si E arrive
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• Axiomes: • 1) P(E) ≥ 0 •
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Exemple • Phénomène aléatoire:
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Analyse combinatoire • Soient les
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Cas spécial • Lorsque n=M et des
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Exemple • a) Calculer toutes les
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Commande TI-83/84 Taper la valeur d
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Probabilité conditionnelle • Pro
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Arbre de probabilité • Hommes(H)
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• Bière Vin Total Cantine I 400
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Probabilités subjectives • La fo
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0.75 0.871 (27/31)
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Distributions de probabilité • L
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• Somme de 6 1000 900 800 700 600
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Moyenne théorique • Nombre moyen
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Variable aléatoire • Fonction d
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Moyenne et variance • La moyenne
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Somme de C2 0.4 0.3 0.2 0.1 DISTRIB
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Commande TI-83/84 Ex: calcul de b(x
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Commandes MINITAB et EXCEL • Pour
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NOMBRE DE FILLES DANS 505 FAMILLES
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Exemple • Le nombre de jours entr
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• C2 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 DISTRIBU
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f(z) 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 DISTRIBUTI
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Moyenne et variance • La distribu
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DEPENSE MENSUELLE POUR LE LOYER ET
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Page 92 and 93: • Si g(x)=x on obtient la moyenne
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Page 107 and 108: Commandes MINITAB et EXCEL • Pour
Page 109: Distribution exponentielle • Cett
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Page 114 and 115: Distribution hypergéométrique •
Page 116 and 117: Distribution lognormale • Distrib
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Page 120 and 121: Méthodes bayesiennes • L’analy
Page 122 and 123: Coût de l’incertitude • Le co
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Page 128 and 129: L’utilité • La maximisation du
Page 130 and 131: u(g), p argent certain
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