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Tchatoka, Firmin Doko, auteur
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Parilina, Elena M.
Coudin, Élise, 1977- auteur
Dufour, Jean-Marie, auteur
expert interministériel – Rivière du Gouffre Retour d’expérience : portrait des aléas en cause Ce résultatest cependant très sensible au choix dea distribution, dea période et du modèle.Une comparaison graphique des fonctions de distribution de probabilité théoriques aveces fonctions de distribution de probabilité
maximaux annuels aux stations de mesure.De plus, nous attribuons à chaque observation du débit maximal annuel classé une probabilité empirique.La connaissance de cette probabilité est essentielle et permet de comparera distribution observée aveca distribution théorique deog Pearson du type 3.La probabilité d'ordre k
El-Adlouni, Salaheddine
, donnée par Ouarda et al. (1994), est basée sure comportement asymptotique dea fonction de densité de probabilité. Une des classes qu’on peut caractériser par es deux approches esta classe des distributions à variations régulières (de type puissance) qui représente un intérêt particulier dansa théorie
Chiu, Yohann, auteur
extrêmes en santé publique. Quelle théorie utiliser pour ’étude des pics sanitaires? La théorie des valeurs extrêmes (ou extreme value theory en anglais) a été retenue à titre d’assise théorique pour ’ensemble dea démarche méthodologique. Cette théorie s’intéresse aux valeurs extrêmes des distributions
Morency, Catherine, 1971-
poures modèles de choix discrets se développe.Ces derniers permettent de prendre en comptea diversité eta complexité des choix de consommation pare recours à des distributions de probabilité.Les théories5 qui en 5 La théorie de’utilité espérée (Bernoulli 1738; von Neumann and Morgenstern, 1944; Savage, 1954) décrit
Barrieu, Pauline, auteur
de référence (par contraste aveca théorie du contrôle robuste), ni de posséder une distribution de probabilité sur'ensemble des scénarios proposés (a contrario de'approche bayesienne). Nous montrons quees politiques obtenues possèdent plusieurs propriétés queaittérature souvent postule a priori, commea robustesse
duquela quantité macroscopique ne change pas : tc < t < tm.Or, ce temps maximum peut être considéré comme infini.Théorie ergodique À’équilibre thermique, en raison du très grand nombre d’états microscopiques possibles, il est supposé que ces états ont tousa même probabilité d’occurrence.Cette situation d’équiprobabilité
dont’ampleur dépassees observations,es distributions de valeurs extrêmes sontes seules distribu- tions de probabilité qui satisfont à une théorie formelle et à de rigoureux arguments mathématiques (Coles, 2001).supplémentaires, eteur estimation dépendra elle aussi d’observations sur de courtes périodes.Il y a moyen
d’atténuation associé à chacun des paramètres biologiques.En comparante ratio correspondant aux deux résultats saisis aveca distribution théorique des ratios obtenue par simulation,’intervenant pourra ainsi estimera probabilité quee ratio observé reflète un changement du profil d’exposition correspondant à’hypothèse
Laplante, Benoît, 1958-
théoriques ou infinies.Par population finie, on entend habituellement une population réelle, par exemplea population du Canada telle qu’elle existe au moment où un échantillon en est tiré.Une population théorique est plutôt un être statistique défini par uneoi de probabilité, dont on peut, en principe, tirer aussi bien
Danjou, François
du nombre nécessaire de changements de réglage ou d’outils care séquencement initial est conçu de façon à réduiree nombre de changements de réglage. On s’intéressera ici àa détermination dea relation analytique P( δ) f [P(R r)] permettant de passer dea distribution de probabilité P(R r) du retard de r
distribution statistique Probabilité • Hasard • Expérience aléatoire • Événement • Événements équiprobables et non équiprobables • Univers des cas possibles • Cas favorables • Probabilité théorique et probabilité fréquentielle • Détermination dea probabilité fréquentielle • Calcul dea probabilité théorique • Événements
analytique et des espaces à grand nombre de dimensions.Dans son premier chapitre,'auteur résume d'abordes théories de base, soita méthode thermodynamique,a théorie des probabilités et de distribution des vitesses de Maxwell-Boltzmann.Il explique ensuitees notions fondamentales dea mécanique statistique classique
sure même principe que celui des moments ordinaires. Les estimateurs sonta solution d'un système d'équations conespondant à'égalité entrees L-moments de'échantillon et ceux dea distribution théorique à ajuster à'échantillon. Poures distributions à trois paramètres,e système correspondant à I
des distributions de L.Schwartz.Trois chapitres traitent ensuite du calcul des probabilités et en particulier des processus aléatoires.On y trouvera une présentation nouvelle des processus de Poisson basée sura notion de processus-distribution.La théorie classique des asservissementsinéaires donne à’auteur’occasion d’utiliser
Bernier, Monique
par exemple : « Quelle esta probabilité d’observer une concentration de 90% ou moins au pixel (X, Y) duranta première semaine de’année ?» FIGURE 2: SYNTHÈSE DE LA MODÉLISATION FRÉQUENTIELLE POUR UN PIXEL AVEC TENDANCE RETIRÉE VIA UNE FONCTION LOGIT ET MODÉLISÉ AVEC LA DISTRIBUTION THÉORIQUE BETA A DEUX PARAMETRES
