La théorie des probabilités concerne la modélisation du hasard et le calcul des probabilités, son évaluation. La statistique fournit des outils pour la caractérisation du hasard à partir de son observation et constitue un outil incontournable d'aide à la décision. Ce livre présente la théorie des probabilités et de la statistique généralement enseignée aux ingénieurs. Tout en consacrant plus d'espace aux probabilités, il contient tous les sujets essentiels de la statistique. Il comporte trois parties : la première est une introduction à la théorie des probabilités, la deuxième partie est consacrée à l'étude des processus de Markov à temps discret et continu et aux systèmes de files d'attente, la troisième partie aborde des sujets d'usage courant de la statistique inférentielle : l'estimation, la théorie des tests et la régression linéaire. L'accent est mis sur les applications des résultats théoriques. Des exercices corrigés extraits de divers champs d'application et des programmes de simulation accompagnent chaque chapitre de l'ouvrage. Les algorithmes de simulation sont traduits en langage MATLAB en vertu de la simplicité de la syntaxe de ce dernier et de son accessibilité à bon nombre de scientifiques. Les fonctions prédéfinies dans les boîtes à outils accompagnant le logiciel MATLAB ne sont pas systématiquement utilisées afin de permettre au lecteur de traduire les programmes proposés dans n'importe quel autre langage. Ce manuel s'adresse principalement aux étudiants en génie et en sciences appliquées. Il intéresse également les enseignants, les chercheurs, les ingénieurs (génie logiciel, télécommunication, maintenance, finance) et constitue un support de cours dans les écoles d'ingénieurs et les universités.

Cet ouvrage s'adresse aux étudiants du premier cycle (DEUG SV, PCEM, PCEP, IUT, STS). Il couvre en 9 chapitres et 214 questions et exercices les bases des probabilités et de la statistique : Probabilités élémentaires et probabilités conditionnelles, variables aléatoires ; lois de Bernoulli, binomiale, de Poisson, normale... ; théorie des épreuves répétées : loi des grands nombres, théorème central limite ; statistique descriptive, estimation ; test d'hypothèses : lois de Student, test du khi-deux ; régression linéaire. Dans cette nouvelle édition revue et complétée sont notamment traitées les bases mathématiques de la transmission des gènes et de la génétique des populations.

In World Mathematical Year 2000 the traditional St. Flour Summer School was hosted jointly with the European Mathematical Society. Sergio Albeverio reviews the theory of Dirichlet forms, and gives applications including partial differential equations, stochastic dynamics of quantum systems, quantum fields and the geometry of loop spaces. The second text, by Walter Schachermayer, is an introduction to the basic concepts of mathematical finance, including the Bachelier and Black-Scholes models. The fundamental theorem of asset pricing is discussed in detail. Finally Michel Talagrand, gives an overview of the mean field models for spin glasses. This text is a major contribution towards the proof of certain results from physics, and includes a discussion of the Sherrington-Kirkpatrick and the p-spin interaction models.

This volume contains lectures given at the Saint-Flour Summer School of Probability Theory during the period 8th-24th July, 1999. We thank the authors for all the hard work they accomplished. Their lectures are a work of reference in their domain. The School brought together 85 participants, 31 of whom gave a lecture concerning their research work. At the end of this volume you will find the list of participants and their papers. Finally, to facilitate research concerning previous schools we give here the number of the volume of "Lecture Notes" where they can be found: Lecture Notes in Mathematics 1975: n ° 539- 1971: n ° 307- 1973: n ° 390- 1974: n ° 480- 1979: n ° 876- 1976: n ° 598- 1977: n ° 678- 1978: n ° 774- 1980: n ° 929- 1981: n ° 976- 1982: n ° 1097- 1983: n ° 1117- 1988: n ° 1427- 1984: n ° 1180- 1985-1986 et 1987: n ° 1362- 1989: n ° 1464- 1990: n ° 1527- 1991: n ° 1541- 1992: n ° 1581- 1993: n ° 1608- 1994: n ° 1648- 1995: n ° 1690- 1996: n ° 1665- 1997: n ° 1717- 1998: n ° 1738- Lecture Notes in Statistics 1971: n ° 307- Table of Contents Part I Erwin Bolthausen: Large Deviations and Interacting Random Walks 1 On the construction of the three-dimensional polymer measure. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2 Self-attracting random walks. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3 One-dimensional pinning-depinning transitions. . . . . . . . . . . 105 References. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

This volume contains lectures given at the Saint-Flour Summer School of Probability Theory during 17th Aug. - 3rd Sept. 1998. The contents of the three courses are the following: - Continuous martingales on differential manifolds. - Topics in non-parametric statistics. - Free probability theory. The reader is expected to have a graduate level in probability theory and statistics. This book is of interest to PhD students in probability and statistics or operators theory as well as for researchers in all these fields. The series of lecture notes from the Saint-Flour Probability Summer School can be considered as an encyclopedia of probability theory and related fields.

How can we predict the future without asking an astrologer? When a phenomenon is not evolving, experiments can be repeated and observations therefore accumulated; this is what we have done in Volume I. However history does not repeat itself. Prediction of the future can only be based on the evolution observed in the past. Yet certain phenomena are stable enough so that observation in a sufficient interval of time gives usable information on the future or the mechanism of evolution. Technically, the keys to asymptotic statistics are the following: laws of large numbers, central limit theorems, and likelihood calculations. We have sought the shortest route to these theorems by neglecting to present the most general models. The future statistician will use the foundations of the statistics of processes and should satisfy himself about the unity of the methods employed. At the same time, we have adhered as closely as possible to present day ideas of the theory of processes. For those who wish to follow the study of probabilities to postgraduate level, it is not a waste of time to begin with the least difficult technical situations. This book for final year mathematics courses is not the end of the matter. It acts as a springboard either for dealing concretely with the problems of the statistics of processes, or viii In trod uction to study in depth the more subtle aspects of probabilities.