Modèles probabilistes simulation de variables aléatoires

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L'ouvrage développe une approche progressive pour comprendre et manipuler les modèles aléatoires classiques. La première partie introduit les notions fondamentales de probabilité et de lois de probabilité (lois discrètes, continues, univariées et multivariées), ainsi que les outils de modélisation stochastique. La deuxième partie se concentre sur les méthodes de simulation des variables aléatoires, notamment par les méthodes de Monte Carlo, la transformation inverse, le rejet, ou encore les chaînes de Markov. Le livre mêle théorie et pratique, en mettant en avant l’implémentation algorithmique (souvent en langage Python, R ou pseudo-code) et l’interprétation statistique des résultats. L’ouvrage se distingue par sa clarté pédagogique, sa richesse en exemples concrets (files d’attente, fiabilité, biologie, finance, etc.), et son ancrage dans la pratique computationnelle des probabilités.

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