CNAM: Formation Ingénieurs Informatique RCP 103

MODELISATION MARKOVIENNE

chapitre 1. Espaces Probabilisés. Probabilités.  CLIQUER ICI

chapitre 2. Variables aléatoires. CLIQUER ICI

chapitre 3. Vecteurs aléatoires. CLIQUER ICI

chapitre 4. Chaines de Markov à temps discret (CMTD) CLIQUER ICI. 

chapitre 5. Chaines de Markov à temps continu (CMTC) CLIQUER ICI. 

_____________________________________________________________

THEORIE DES PROBABILITES

chapitre 1. Rappels sur les ensembles. CLIQUER ICI    

chapitre 2. Espaces probabilisés.  CLIQUER ICI      

chapitre 3. Probabilités sur un ensemble fini et Dénombrement. CLIQUER ICI   

chapitre 4. Le schéma de Bernoulli. CLIQUER ICI    

chapitre 5. Variables aléatoires finies et continues. CLIQUER ICI    

chapitre 6. Fonction d'une variable aléatoire.  CLIQUER ICI    

chapitre 7.  Vecteurs aléatoires. CLIQUER ICI   

chapitre 8. Chaines de Markov ICI      

chapitre 9 . Classification des chaînes de Markov CLIQUER ICI 

Feuille 1- Exercices corrigés- chapitre 2-3  CLIQUER ICI     

Exercices généraux préparatoires à l'examen ICI 

Exercice sur Chaines de Markov préparatoires à l'examen CLIQUER ICI  

Examen octobre 2017 ICI

Examen Juin-Juillet 2019   ICI