Description
Variables aléatoires discrètes et continues. Probabilités conjointes et conditionnelles, indépendance, sommes de variables aléatoires. Espérance, moments, lois des grands nombres. Introduction à la statistique. Processus stochastiques, stationnarité, bruit blanc gaussien additif, processus de Poisson. Processus de Markov, probabilités et taux de transition, processus de naissance-mort, introduction à la théorie des files d'attente.
Préalables
- Préalable(s) : MATH 1004 et MATH 1104.
Conditions et modalités
- Préalable(s) : MATH 1004 et MATH 1104.
- Cours magistraux trois heures par semaine, laboratoire trois heures aux semaines alternées.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Discrete and continuous random variables. Joint and conditional probabilities, independence, sums of random variables. Expectation, moments, laws of large numbers. Introduction to statistics. Stochastic processes, stationarity, additive white Gaussian noise, Poisson processes. Markov processes, transition probabilities and rates, birth death processes, introduction to queueing theory.
- Prerequisite(s): MATH 1004 and MATH 1104 .
- Lectures three hours a week, laboratory three hours alternate weeks.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/SYSC/