Browsing by Author "Bennour, Besma"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Application de quelques méthodes bayésiennes en fiabilité(Université de Larbi Ben M’hidi-Oum El Bouaghi, 2021) Haneche, Nabil; Bennour, BesmaCe mémoire expose les notions fondamentales de la théorie de fiabilité, ainsi que les notions de base de l'analyse statistiques bayésienne, puis nous verrons quelques applications de l'inférence bayésienne dans l'estimation des paramètres de la fiabilité.Item Etude des modèles " K-consécutifs-sur-n " et quelques généralisations(Université d' Oum El Bouaghi, 2013) Bennour, Besma; Ghoraf, NamirDans ce travail, nous avons opté pour étudier le système "k-consécutifs-sur-n :F ou G" et quelques uns de ses résultats. Notre objectifs est d’analyser deux généralisations du système considéré. Dans la première généralisation, nous avons étudié les systèmes "k-parmi-m-consécutifs-sur-n" et leur résultats concernant les formules particulières de la fiabilité, des bornes de la fiabilité, et aussi les théorèmes limites du temps de panne du système. Dans ce cas, si m = k alors on obtient le système étudié dans le premier chapitre. Et la deuxième généralisation est le système réseau "Xconnectés- sur-(m,n)". Nous avons examiné les formules exactes de la fiabilité dans le cas particulier, et les bornes de la fiabilité dans le cas général. Si X = (1; k) et (m; n) = (1; n) alors on obtient le système "k-consécutifs-sur-n". Finalement, comme conclusion, nous avons calculé les valeurs ou les bornes de la fiabilité en utilisant le programme Matlab et nous avons cité quelques problèmes ouverts.Item Statistique bayésienne et quelques applications(Université de Larbi Ben M'hidi- Oum El Bouaghi, 2022) Djebailia, Lahssen; Bahi, Ayoub; Bennour, BesmaCe mémoire est consacrée à l'étude des concepts de l'inférence bayésienne et quelques ses applications. Il se compose de trois chapitres présentés comme suit : * Chapitre 01 : nous présentons quelques notions préliminaires de probabilité et de variables aléatoires réelles, comme les espace de probabilité, la probabilité conditionnelle (Théorème de Bayes), les variables aléatoires discrètes et continues. * Chapitre 02 : nous avons introduit les concepts de base de l'inférence bayésienne, comme la loi a priori et la loi a posteriori, comment construire la loi a priori, estimation ponctuelle, facteur de Bayes et intervalle de crédibilité. * Chapitre 03 : nous verrons l'application de l'inférence bayésienne pour une variable aléatoire discrète et continue, en particulier, l'inférence bayésienne pour : * Données binomiales. * Données de Poisson. * Données exponentielle.