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L'Écuyer, Pierre
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Laplante, Benoît, 1958-
DU TEMPS EN DÉMOGRAPHIE .5 LA TABLE D’EXTINCTION COMME MODÈLE STATISTIQUE .7 Population théorique, population réelle et échantillon .7 LA TABLE D’EXTINCTION COMME OBJET STATISTIQUE .11 L’ESTIMATION DES FONCTIONS DE LA TABLE D’EXTINCTION VUE COMME LA RÉALISATION D’UNE VARIABLE ALÉATOIRE .13 LA VIFT DANS LA TABLE D’EXTINCTION
Crainic, Teodor, auteur
Laurencelle, Louis, 1946-
si, pour chaque suite finie de nombres réels X], X2, , Xp,a probabilité de'existence simultanée des inégalités: Xj1variable P aléatoire
aléatoires suivant uneoi uniforme sur’intervalle [0,1].Il est donc nécessaire d’avoir des techniques pour transformer ces variables uniformes en des variables suivant touteoi de notre choix.Deux méthodes seront présentées ici :’inversion et’acceptation/rejet.INVERSION On veut générer une variable X avec une fonction
Carreau, Julie, auteur
des extensions possibles de cette méthode dansa section 6. 2 Pareto généralisée Laoi de Pareto généralisée (GPD) apparaît danse contexte dea théorie des valeurs extrêmes. Cette théorie cherche à modéliseres maxima ou minima d’une variable aléatoire. Des analogies intéressantes existent entrea convergence de maxima
Krau, Stéphane
versants du système hydrique.Soit’équation (2)ianta quantité de précipitation prévue àa prévision de précipitation émisea journée t poura journée (t k), au point de grille (i, j).(2) zi,j,(t k) εi,j,(t k) t(z i,j,(t k) t); t; (i, j) I J ; k 0 .T 1 où : zi,j,(t k) : variable aléatoire représentant
Tremblay, Sylvie, 1961-
, du plus faible au plus grand R2, pour un nombre maximum de variables.En plus des variables indépendantes et deeurs inter- actions, on a utilisé des variables aléatoires afin d obser- vereur rang d introduction danse modèle.Cette méthode, proposée par MILLER (1990), permet de détecteres varia- bles superflues dans
El-Adlouni, Salaheddine
(section 3). Dans toutea suite de ce document on adopteraes notations suivantes. Soit 1, , nX XK un n- échantillon d’une variable aléatoire X non-dégénérée1. Il s’agit donc de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées (i.i.d.) suivant une distribution continue F
'ajuster un échantillon et quelques procédures basées sure Bootstrap poura construction d'intervalles de confiance poures L-moments ce qui permet d'obtenir une incertitude sur 'estimation des débits de crue. Nous terminons par une conclusion générale et des travaux futurs. 4,2 TnÉonr DEs L-MoMENTS Soit une variable aléatoire Xde
sur uneongue période, par exemple pendant quelques mois.À court ou à moyen terme,eaboratoire dispose ainsi de plusieurs dizaines de résultats.Soit X, une variable aléatoire représentant des résultats d’analyse d’un échantillon de contrôle et x1, x2, … xn représentant des résultats individuels.La moyenne est donnée par : 1
et homogène.Cet échantillon est généralement utilisé sur uneongue période, par exemple pendant quelques mois.À court ou à moyen terme,eaboratoire dispose ainsi de plusieurs dizaines de résultats.Soit X, une variable aléatoire représentant des résultats analytiques d’un échantillon de contrôle et x1, x2, … xn représentant
,eaboratoire dispose ainsi de plusieurs dizaines de résultats.Soit X, une variable aléatoire représentant des résultats analytiques d’un échantillon de contrôle et x1, x2, … xn représentant des résultats individuels.La moyenne est donnée par : n i ixn x 1 1’écart type par : ( ) 1 1 2 n xx S n i i
utilisé sur uneongue période, par exemple pendant quelques mois.À court ou à moyen terme,eaboratoire dispose ainsi de plusieurs dizaines de résultats.Soit X, une variable aléatoire représentant des résultats analytiques d’un échantillon de contrôle et x1, x2, … xn représentant des résultats individuels.La moyenne
de'interpolation. Hydro-Québec Rapport Projet Bayes-Réseau INRS-ETE, Chaire en hydrologie statistique 2.0 DESCRIPTION DES APPROCHES DE I(RIGEAGE BAYESIEN Avant de décrirees approches de krigeage bayésien, il convient de rappeleres fondements mathématiques du krigeage. Soit une variable aléatoire X(p) représentée
à celle d'espace de probabilité conditionnelle et dea notion d'indépendance.Suivent alors des exposés sures variables aléatoires discrètes et continues, ainsi que sure concept d'espérance mathématique en donnantes principales caractéristiques des plus importantes familles deois de probabilité.Danses derniers
Chokmani, Karem, 1971-
) .............................................................. 6 Figure 2 - Exemple d’ajustement d'une GEV (bleu) à une variable aléatoire asymétrique (histogramme gris) ............................................................................. 9 Figure 3 – Interface usager de'Atlas ................................................................... 12 Figure 4
