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Cette carte de concepts créée avec IHMC CmapTools traite de: Carte de connaissance, Probabilité totale Est la somme des Probabilité, Loi Binomiale Est une Loi discrète, <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> Loi </mtext> <mmultiscripts> <mtext> χ </mtext> <mtext> n </mtext> <mtext> 2 </mtext> </mmultiscripts> </mrow> </math> <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> Cas particulier </mtext> <mfenced open="(" close=")"> <mfrac> <mtext> n </mtext> <mtext> 2 </mtext> </mfrac> <mtext> , </mtext> <mfrac> <mtext> 1 </mtext> <mtext> 2 </mtext> </mfrac> </mfenced> </mrow> </math> Loi gamma(α,λ), Evènement Est un ensemble d' Eventualités, Loi de Bernouilli Est une Loi discrète, Espérance Moyenne de la VAR, Covariance Variance d'un Vecteur aléatoire, Loi gamma(α,λ) S'appuie sur Fonction caractéristique, Probabilité Définie la chance de réalisation d'un Evènement, Somme de VAR Plusieurs VAR independante et de même loi VAR, <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> Loi Normale (m, </mtext> <mmultiscripts> <mtext> σ </mtext> <none/> <mtext> 2 </mtext> </mmultiscripts> <mtext> ) </mtext> </mrow> </math> Peut s'exprimer avec Loi gamma(α,λ), Probabilités conditionelles Si les évènements sont indépendants, équivaut aux probabilités classiques Indépendants, Loi uniforme [a,b] Est une Loi Continue, Vecteur des espérances Espérance d'un Vecteur aléatoire, Loi gamma(α,λ) Est une Loi Continue, Fonction de répartition Intégration Densité, Evènement Si la réalisation d'un évènement n'influe pas sur la réalisation d'un autre, ils sont Indépendants, Eventualités Issues possible d'une Expérience aléatoire, Support Valeur dans un intervalle de R Continu, Covariance Représente Variance