Elsevier Academic Press (2004), disponible à la librairie des Presses et en
réserve à la bibliothèque.
Matière :
1) Définition et propriétés d`une probabilité, modèle uniforme.
2) Probabilité conditionnelle et indépendance. Formule de Bayes.
3) Variables aléatoires discrètes et continues. Fonction de répartition,
fonction de masse et de densité.
4) Espérance et moments d`une variable aléatoire.
5) Lois de probabilités discrètes (Bernouilli, binomiale, Poisson) et
continues (uniforme, normale, exponentielle).
6) Vecteurs aléatoires, distributions conjointe, marginale, et conditionelle.
Variables aléatoires indépendentes.
7) Échantillonage aléatoire simple, loi des grands nombres et théorème de
la limite centrale.
8) Estimation ponctuelle, méthode des moments et méthode du maximum
de vraisemblance.
9) Intervalles de confiance et tests d`hypothèses.
10) Régression linéaire simple.
Evaluation :
Examen intra (40%) : A déterminer
Examen final (60%) : lun., 14 dec., 18h00-21h00, local 1360, Pav. André
Aisrnstadt
Quelques remarques :
Date limite pour modifier un choix de cours ou d`abandonner un cours sans
frais: 15 septembre.
Date limite pour abandonner un cours avec frais : 6 novembre.
L`étudiant ist obligé de motiver une absence prévisible à une évaluation
dès qu`il est en mesure de constater qu`il ne pourra pas etre présent. Il
appartient à l`autorité compétente de déterminer si le motif est acceptable.
Le plagiat est sérieux. Consulter le site www.integrite.umontreal.ca