Download Advanced Level Mathematics: Statistics 1 by Steve Dobbs PDF

By Steve Dobbs

Written to compare the contents of the Cambridge syllabus. records 1 corresponds to unit S1. It covers illustration of information, variations and mixtures, chance, discrete random variables and the traditional distribution.

Show description

Read or Download Advanced Level Mathematics: Statistics 1 PDF

Best probability books

Probability: An Introduction

This new undergraduate textual content deals a concise advent to likelihood and random approaches. routines and difficulties variety from easy to tricky, and the final therapy, although common, comprises rigorous mathematical arguments. Chapters include center fabric for a starting direction in likelihood, a therapy of joint distributions resulting in bills of moment-generating features, the legislations of huge numbers and the valuable restrict theorem, and simple random procedures.

Additional resources for Advanced Level Mathematics: Statistics 1

Example text

3 Un probleme de decision En 1992, ce qui interesse le decideur, ici Ie conseil municipal de Chamonix, c'est le risque associe aux deux decisions qu'il peut prendre: d1 == declarer la zone constructible et perdre C 1 M d2 == refuser lc projet et perdre C2 M EUROS si le site subit au moins une avalanche grave dans les h pro chaines annees (indemnisation des victimes) ; EUROS si le site ne subit aucune avalanche dans les h prochaines annees (les non- recettes). 1 resume ce probleme de decision en termes de perte associec a chaque decision selon que I'evenement redoute se realise dans les h annees, avec la probabilite p (h), ou ne se realise pas avec la probabilite complementaire.

Cela revient a dire que la distribution de TJ est une binomiale negative.

La reciproque est vraie : si la distribution du nombre d'occurrences sur une periode de longueur lest donnee par la loi de Poisson de parametre Al, alors les durees sont iid selon une loi exponentielle de parametre d'echelle 1/ A. 7) ~~ Le parametre A est la cadence des occurrences, c'est-a-dire leur nombre sur la periode de reference. 2. 3 27 Inference bayesienne Ayant imagine un processus susceptible de generer les observations, il faut maintenant estimer son parametre caracteristique - qui peut avoir plusieurs composantes auquel cas c'est un vecteur - et quantifier l'incertitude afferente, Comme on l'a vu au chapitre 1, le paradigme bayesian offre un cadre de raisonnement particulierement fiable et fecond.

Download PDF sample

Rated 5.00 of 5 – based on 18 votes