Objectifs de l’UE :

Compléter la formation en probabilités et Statistiques pour les étudiants qui vont travailler et pour ceux qui vont poursuivre leurs études

Syllabus :

- Objectifs visés 

  • Maitriser les espaces probabilisés finis, discrets, généraux, variables aléatoires et leurs séries.

  • Savoir appliquer les différentes convergences en loi et le théorème central limite. Connaitre les modèles dynamiques aléatoires.

- Prérequis

Toutes les connaissances acquises en probabilités aux semestres précédents

- Contenu 

  • Espaces de probabilités et Séries de variables aléatoires

  • Convergence en loi et Théorème central limite

  • Modèles dynamiques aléatoires

- Références bibliographique 

  • Bouleau : Probabilités de l’ingénieur, Hermann (1986)

  • D. Revuz : Probabilités, Hermann (1987)

  • J. Jacod et P. Protter : Probability essentials, Springer (2000)

  • P. Billingoley: Probability and Measure, Willey, New York (1979)

  • L. Breiman: Probability, Addison Wesley (1968)

  • M. Mélivier: Notions fondamentales de la théorie des probabilités, Dunod, 1968

  • M. Melivier, Probabilités : des leçons d’introduction, Ellipses, 1987

  • William Feller, An introduction to Probability Theory and its applications, John Wiley & Sons, 1968

  • D. Foata, A. Fuchs: Calcul des probabilités: Cours et exercices corrigés, Dunod, 2003

  • Georgii, Stochastics. Introduction to probability, Theory and Statistics. De Gruyter, 2008

  • J. Neveu: Bases Mathématiques du Calcul des Probabilités, Masson, 1964

  • E. Pardous : Processus de Markov et application. Algorithmes, réseaux, génome et finance, Mathématiques appliquées pour le Master/SMAI, Dunod, 2007