La théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude. Elle forme avec la statistique les deux sciences du hasard qui sont partie intégrante des mathématiques. Les débuts de l'étude des probabilités correspondent aux premières observations du hasard dans les jeux ou dans les phénomènes climatiques par exemple.
Bien que le calcul de probabilités sur des questions liées au hasard existe depuis longtemps, la formalisation mathématique n'est que récente. Elle date du début du avec l'axiomatique de Kolmogorov. Des objets tels que les événements, les mesures de probabilité, les espaces probabilisés ou les variables aléatoires sont centraux dans la théorie. Ils permettent de traduire de manière abstraite les comportements ou des quantités mesurées qui peuvent être supposés aléatoires. En fonction du nombre de valeurs possibles pour le phénomène aléatoire étudié, la théorie des probabilités est dite discrète ou continue. Dans le cas discret, c'est-à-dire pour un nombre au plus dénombrable d'états possibles, la théorie des probabilités se rapproche de la théorie du dénombrement ; alors que dans le cas continu, la théorie de l'intégration et la théorie de la mesure donnent les outils nécessaires.
Les objets et résultats probabilistes sont un support nécessaire à la statistique, c'est le cas par exemple du théorème de Bayes, de l'évaluation des quantiles ou du théorème central limite et de la loi normale. Cette modélisation du hasard permet également de résoudre plusieurs paradoxes probabilistes.
Qu'il soit discret ou continu, le calcul stochastique est l'étude des phénomènes aléatoires qui dépendent du temps. La notion d'intégrale stochastique et d'équation différentielle stochastique font partie de cette branche de la théorie des probabilités. Ces processus aléatoires permettent de faire des liens avec plusieurs domaines plus appliqués tels que les mathématiques financières, la mécanique statistique, le , etc.
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Discrete mathematics is a discipline with applications to almost all areas of study. It provides a set of indispensable tools to computer science in particular. This course reviews (familiar) topics a
The course is based on Durrett's text book
Probability: Theory and Examples.
It takes the measure theory approach to probability theory, wherein expectations are simply abstract integrals.
Le cours est une introduction à la théorie des probabilités. Le but sera d'introduire le formalisme moderne (basé sur la notion de mesure) et de lier celui-ci à l'aspect "intuitif" des probabilités.
George (György) Pólya, né à Budapest (Hongrie) le dans une famille juive hongroise convertie au catholicisme en 1886 et mort à Palo Alto (États-Unis) le , est un mathématicien américain d'origine hongroise et suisse. Après des études secondaires classiques, il est admis en 1905 à l'université de Budapest où il passe du droit à la linguistique, à la philosophie et finalement à la physique et aux mathématiques. En 1910-1911, il poursuit ses études à l'université de Vienne puis retourne à Budapest pour un doctorat de mathématiques, et séjourne bientôt à Göttingen puis à Paris en 1914.
vignette|Lancé d'une pièce (pile ou face) En théorie des probabilités, un univers, souvent noté , ou , est l'ensemble de toutes les issues (résultats) pouvant être obtenues au cours d'une expérience aléatoire. À chaque élément de l'univers , c'est-à-dire à chacun des résultats possibles de l'expérience considérée, nous pouvons associer le sous-ensemble constitué de cet élément, appelé événement élémentaire. De manière plus générale, toute partie de l'univers est appelée un événement.
En théorie des probabilités, on appelle événement élémentaire un ensemble de l'univers (un évènement) constitué d'un seul élément. Par exemple dans un jeu de carte classique de 52 cartes, tirer le roi de cœur est un événement élémentaire car le paquet de carte ne contient qu'un seul roi de cœur. Supposons qu'une tribu contienne tous les événements élémentaires ; elle contient alors toutes les parties finies ou dénombrables de , et chacune de ces parties peut s'écrire sous la forme : La réunion étant disjointe, cette relation permet de déterminer la probabilité de tout événement à partir des probabilités des événements élémentaires constituant .
Discrete choice models are used extensively in many disciplines where it is important to predict human behavior at a disaggregate level. This course is a follow up of the online course “Introduction t
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