Chapitre 6 : Modèle de probabilité
Chapitre 6 : Modèle de probabilité Seconde 2 SAES Guillaume Exemple: En lançant un grand nombre de fois un dé cubique, on a observé avec 3449 lancés que le dé s’est stabilisé 635 fois sur le numéro 1, 1224 fois sur le numéro 2, 602 fois sur le numéro 3, 457
MODÈLE DE PROBABILITÉ DE DÉFAUT DES PRÊTS
En ce qui a trait aux pratiques de la banque pour la détermination et la prédiction de la probabilité de défaut une fois le pêt octoyé, nous n’avons pas la spécification du modèle sous-jacent et le nom de l’outil informatique permettant de la dériver Simard(2012) a toutefois suggéé u’une
Modèle de probabilités de défaut des prêts d’une banque
Deux des pionniers dans l’analyse de la probabilité de défaut à partir d’information spécifique aux états financiers sont Beaver (1967) et Altman (1968) Le second est reconnu pour son modèle basé sur l’information comptable, ou plus particulièrement pour son analyse discriminante
Le Guide du Grand Oral Les ressources numériques pour les
Bibliothèque nationale de France avec une probabilité égale à 1 • Bien entendu, ces singes ne sont pas des singes réels, mais la métaphore d’une machine qui produirait des lettres dans un ordre aléatoire, comme un ordinateur • Nous nous efforcerons de comprendre ce propos à l’aide d’un calcul de probabilité Un clavier comporte
MODELE DE MELANGE ET CLASSIFICATION
1 2-Modèle de base Le modèle de mélange fini de lois de probabilité consiste à supposer que les données proviennent d’une source contenant plusieurs sous-populations homogènes appelées composants La population totale est un mélange de ces sous-populations Le modèle résultant est un modèle de mélange fini Soit X=(X1,
Les Modèles de latome
6 Les bases de la mécanique quantique 6 1 Equation de Schrödinger 6 2 Probabilité de présence 6 3 Relations d'incertitude de Heisenberg 7 Le modèle quantique de l'atome d'hydrogène 7 1 Fonction d'onde 7 2 Orbitales atomiques
Modèles de Markowitz et de Sharpe
La structure fondamentale du modèle de gestion du portefeuille se différencie de la forme idéale de résolution d’un problème de décision dans l’incertitude Les événements qui peuvent influencés la distribution de probabilité de return de chacun des actifs financiers sur le marché (l’état de l’économie, du marché )
EXPÉRIENCE ALÉATOIRE, MODÈLE ASSOCIÉ
p est la probabilité du succès et par conséquent, la probabilité de l’échec (souvent notée q) vaut 1−p Exemple n°1 Dans notre épreuve n°1, si on décide que le succès est d’obtenir Pile alors on obtient une épreuve de Bernoulli de paramètre p= 2 3 Le modèle associé à notre épreuve est alors une épreuve de Bernoulli
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