Bibliographie p. [369]. Index

La 4e de couverture indique : "Les probabilités et les statistiques occupent une place toujours plus importante dans tous les domaines scientifiques et technologiques. Cependant, l'enseignement des probabilités se heurte à deux difficultés principales : la familiarisation avec les phénomènes aléatoires et la mise en place de l'outillage mathématique spécifique au calcul des probabilités. Cet ouvrage a pour objectif de fournir un ensemble d'outils mathématiques permettant d'écrire et de calculer les probabilités. Basé sur l'expérience pratique des auteurs, Probabilités pour l'ingénieur propose de nombreux exemples et discussions afin d'amener le lecteur à une connaissance des probabilités qui repose sur une version très opératoire de la théorie de la mesure et de l'intégration de Lebesgue. En effet, l'intégrale de Lebesgue reste l'outil théorique le plus adapté à la manipulation des probabilités. Il permet de traiter efficacement des problèmes d'ingénierie et de recherche."

Première partie. Aléatoire et formalisme Chapitre 1. Construction heuristique de l'intégrale de Lebesgue des fonctions numériques Chapitre 2. Mesure de Lebesgue sur R Chapitre 3. Intégrale de Lebesgue des fonctions numériques Chapitre 4. Calcul des intégrales Chapitre 5. Notion d'expérience aléatoire Chapitre 6. Modèles probabilistes élémentaires discrets Chapitre 7. Modèles probabilistes élémentaires non discrets Chapitre 8. Espaces probabilisables et probabilisés Chapitre 9. Exercices de la première partie Deuxième partie. Variables aléatoires et moments Chapitre 10. Variables aléatoires réelles Chapitre 11. Variables aléatoires réelles discrètes et absolument continues Chapitre 12. Espérance des variables aléatoires Chapitre 13. Variance, écart-type et moment d'ordre 2 Chapitre 14. Moments et fonction caractéristique Chapitre 15. Exercices de la deuxième partie Troisième partie. Aléatoire multivarié Chapitre 16. Couple de variables aléatoires réelles Chapitre 17. Indépendance et décorrélation Chapitre 18. Conditionnement Chapitre 19. Vecteurs aléatoires Chapitre 20. Vecteurs aléatoires gaussiens Chapitre 21. Convergences de suites de variables aléatoires réelles Chapitre 22. Exercices de la troisième partie