Séance de cours

Risque, variation et incertitude

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Description

Cette séance de cours de l'instructeur porte sur les concepts de risque, de variation et d'incertitude dans le contexte de la réduction des risques de catastrophe. Il commence par une introduction à la définition du risque, des expériences aléatoires et l'estimation des pertes attendues. La séance de cours se penche ensuite sur l'estimation du risque au moyen de modèles de probabilité et de fonctions de perte. Il souligne l'importance de distinguer entre la variation et l'incertitude, en soulignant la nécessité de quantifier les deux dans les demandes. Les principaux points mettent l'accent sur la représentation des données à l'aide de modèles de probabilité ajustés pour estimer les probabilités de résultats invisibles et les combiner avec des pertes estimées. Malgré des limites telles que des données et des hypothèses limitées dans le modèle de probabilité, la séance de cours préconise la réalisation des meilleures évaluations des risques possibles.

Dans MOOC

Un avenir résilient : La science et la technologie au service de la réduction des risques de catastrophes

Ce cours vise à présenter aux participants les technologies existantes et émergentes adaptées à la réduction des risques de catastrophe tout en promouvant l'objectif global du développement durable. Le cours se concentre sur trois risques naturels principaux : les inondations, les glissements de terrain et les tremblements de terre. Il aborde également les défis et les limites de l'adaptation et de l'adoption des technologies en fonction du contexte (Nord et Sud) à l'aide d'exemples de la Suisse, du Népal,

Source officielle

Concepts associés (23)

Probabilité

vignette|Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens : venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude ; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude ; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités ; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.

Modèle statistique

Un modèle statistique est une description mathématique approximative du mécanisme qui a généré les observations, que l'on suppose être un processus stochastique et non un processus déterministe. Il s’exprime généralement à l’aide d’une famille de distributions (ensemble de distributions) et d’hypothèses sur les variables aléatoires X1, . . ., Xn. Chaque membre de la famille est une approximation possible de F : l’inférence consiste donc à déterminer le membre qui s’accorde le mieux avec les données.

Loi de probabilité

thumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.

Bayesian probability

Bayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.

Espace probabilisé

Un espace de probabilité(s) ou espace probabilisé est construit à partir d'un espace probabilisable en le complétant par une mesure de probabilité : il permet la modélisation quantitative de l'expérience aléatoire étudiée en associant une probabilité numérique à tout événement lié à l'expérience. Formellement, c'est un triplet formé d'un ensemble , d'une tribu sur et d'une mesure sur cette tribu tel que . L'ensemble est appelé l'univers et les éléments de sont appelés les événements.

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Prime de risque et prime de risque

Explore l'évaluation des risques, la valeur équivalente et la prime d'assurance dans les loteries, ainsi que les ajustements de taux d'actualisation.

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Explore les probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.

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Probabilité et statistiques

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