Introduction aux probabilités (2MA241) — 2020-2021


Amphis de cours: Quentin Berger et Shen Lin

Chargés de TD: Quentin Berger, Émilien Bodiot, Benjamin Girard, Amaury Lambert, Shen Lin, Sébastien Martineau, Bram Petri, Camille Tardif.


Informations/Liens utiles



Quelques éléments de méthodologie de travail, par Sébastien Martineau.


Dates importantes


Début des cours: semaine du 25 janvier;
Début des TDs: semaine du 1er février
Vacances: du 20 au 28 février;
Partiels: 22 au 26 mars;
Vacances: du 17 avril au 2 mai;
Examens 1ère session: 17 au 21 mai;
Examens 2ème session: mi juin.


Feuilles de TD


TD 1: Ensembles, dénombrement, dénombrabilité
TD 2: Espaces probabilisés: événements et probabilités
TD 3: Probabilités conditionnelles et indépendance
TD 4: Variables aléatoires discrètes I: calculs de lois, indépendance
TD 5: Variables aléatoires discrètes II: espérance, variance et inégalités probabilistes
TD 6: Fonction génératrice d'une variable aléatoire à valeurs dans N
TD 7: Fonction de répartition, fonction génératrice des moments
TD 8: Variables aléatoires à densité
TD 9: Vecteurs aléatoires à densité
TD 10: Loi des grands nombres et convergence en probabilité
(Corrections sur le Moodle du cours.)


Simulation informatique de quelques modèles aléatoires


Voici des liens vers des "notebooks" Python.

Vous n'avez pas besoin d'installer Python sur votre ordinateur. Cliquez directement sur les liens, cela ouvrira une fenêtre ou vous pourrez voir des simulations de modèles aléatoires. Attention, cela peut prendre quelques secondes à charger.
Vous pouvez exécutez les différentes cellules du document (il y a un bouton "Exécuter" dans la barre d'outils, ou sinon vous pouvez utiliser Shift + Entrée), en les exécutant dans l'ordre.

Le but n'est pas de comprendre tous les programmes, mais d'avoir une vision plus concrète des variables aléatoires et de leurs utilisations dans les applications.