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Processus stochastiques
Contribué par: Robin
  • 1. Les processus stochastiques sont des objets mathématiques qui modélisent des phénomènes aléatoires évoluant dans le temps ou l'espace. Ces processus se caractérisent par un comportement aléatoire et incertain, ce qui en fait des outils essentiels dans divers domaines tels que les statistiques, la finance, la physique et l'ingénierie. Contrairement aux processus déterministes, les processus stochastiques impliquent des résultats probabilistes à chaque étape, ce qui conduit à un large éventail de résultats possibles. Les concepts clés des processus stochastiques comprennent les variables aléatoires, les distributions de probabilité, les chaînes de Markov et le mouvement brownien. La compréhension et l'analyse des processus stochastiques sont essentielles pour prendre des décisions éclairées dans des scénarios où le hasard joue un rôle important.

    Qu'est-ce qu'un processus stochastique ?
A) Une valeur constante.
B) Une équation linéaire.
C) Une fonction déterministe.
D) Collection de variables aléatoires indexées dans le temps ou l'espace.
  • 2. Quelle est la propriété d'absence de mémoire d'un processus stochastique ?
A) Le processus revient toujours à sa valeur moyenne.
B) Le comportement futur ne dépend pas de l'histoire passée, étant donné le présent.
C) Il présente un comportement périodique.
D) Le comportement passé influence fortement les résultats futurs.
  • 3. Quelle distribution est couramment utilisée pour modéliser les temps d'arrivée dans les systèmes de files d'attente ?
A) Distribution de Weibull.
B) Distribution exponentielle.
C) Distribution normale.
D) Distribution de Poisson.
  • 4. Quel est l'espace d'état d'un processus stochastique ?
A) L'ensemble des prédictions futures.
B) Ensemble de toutes les valeurs possibles que le processus peut prendre.
C) Le point fixe du processus.
D) L'historique des observations passées.
  • 5. Quelle est la distribution stationnaire d'une chaîne de Markov ?
A) Une distribution de probabilité qui reste inchangée dans le temps.
B) Une distribution qui converge vers zéro au fil du temps.
C) Une distribution dont les paramètres changent constamment.
D) Une distribution qui dépend de l'état initial.
  • 6. Qu'est-ce que l'équation de Chapman-Kolmogorov dans les chaînes de Markov ?
A) Une équation qui prédit le comportement à long terme de la chaîne.
B) Une équation qui modélise l'incertitude des transitions.
C) Une équation qui calcule directement la distribution stationnaire.
D) Une équation qui décrit la probabilité de transition entre les états dans des pas de temps consécutifs.
  • 7. Quel est le nom du processus de Wiener ?
A) Mouvement brownien.
B) Processus de Markov.
C) Processus de Poisson.
D) Processus d'Ornstein-Uhlenbeck.
  • 8. Quelle est la fonction d'autocovariance d'un processus stochastique ?
A) Mesure de la différence absolue entre les valeurs.
B) Mesure de la relation linéaire entre les valeurs à différents moments.
C) Mesure de la dispersion des valeurs autour de la moyenne.
D) Mesure de la périodicité du processus.
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