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1. Probabilités et statistiques
1.1. Définitions, axiomes, théorèmes
généraux.
1.2. Variable aléatoire : fonction de répartition
et espérance mathématique.
1.3. Lois usuelles : loi binômiale, loi
exponentielle, loi normale, loi de Poisson.
1.4. Initiation à la statistique inductive.
2. Analyse des données
Lecture des résultats d'une analyse de
données.
3. Matrices et programmation linéaire
3.1. Notion de présentation matricielle.
3.2. Programmation linéaire.
4. Théorie des graphes
Langage élémentaire des graphes.
Application à des problèmes d'ordonnancement
et de transport. Méthode des potentiels et méthode
PERT.
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