Université Lyon 1
Arqus
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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
  • Diplôme : Master
  • Mention : Econométrie, statistiques
  • Parcours : M2 Data Analyst et risk management
  • Unité d'enseignement : Probabilités et modèles aléatoires discrets
Nombre de crédits de l'UE : 6
Code APOGEE : ACT1142M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
RIBEREAU PIERRE
 pierre.ribereauuniv-lyon1.fr
04.67.14.35.78
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
36 h
Travaux Dirigés (TD)
24 h
Travaux Pratiques (TP)
0 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectif Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Effectif Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Effectif Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :
Cours de théorie de la mesure et d'intégration, d'algèbre linéaire
    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :
Non rédigé
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :
Cet enseignement comporte une première partie sur les probabilités qui est prolongée par une introduction aux modèles aléatoires discrets :
  • L'enseignement portant sur les probabilités couvre les bases de la théorie générale des probabilités, avec une référence constante à des problèmes simples de modélisation. Les thèmes couverts seront les suivants : espace probabilisé, mesure de probabilité, indépendance, variables et vecteurs aléatoires, loi, espérance, variance, moments, densité, fonction de répartition, fonction génératrice, corrélation, probabilités conditionnelles, convergence des variables aléatoires, loi des grands nombres, théorème central limite, espérance conditionnelle.
  • Dans une seconde partie, les modèles de processus aléatoires dynamiques sont introduits par les chaînes de Markov et le processus de Poisson. Le comportement de ces deux processus sera étudié en détail.
Date de la dernière mise-à-jour : 13/06/2018
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