10 novembre 2025
Liberté : 8 idées-clés + plan type (Berlin, Kant)

En bref : DĂ©finition prĂ©cise et plan type pour comprendre la notion de libertĂ© en philosophie La libertĂ© dĂ©signe la capacitĂ© d’agir selon sa propre volontĂ©, sans contrainte externe, en conjuguant autonomie et responsabilitĂ©. Cela inclut aussi bien la LibertĂ© Active (pouvoir d’agir conformĂ©ment Ă  une raison autonome) que la libertĂ© de conscience ou pensĂ©e. […]

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26 octobre 2025
Fonction gamma : définition, propriétés et liens avec la factorielle

La fonction gamma est le prolongement de la notion de factorielle Ă  tous les rĂ©els et Ă  tous les nombres complexes. Elle est dĂ©finie par Γ(z) = ∫₀^∞ t^{z−1} e^{−t} dt pour Re(z) > 0 et se prolonge par continuitĂ© analytique Ă  C {0, −1, −2, ...}. Cette extension rĂ©tablit le lien avec la factorielle […]

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20 octobre 2025
Somme de Riemann : dĂ©finition, convergence et approximation d’intĂ©grales

La somme de Riemann offre une dĂ©finition opĂ©rationnelle de l’intĂ©grale. Elle s’appuie sur une partition de l’intervalle et sur des points choisis dans chaque sous-intervalle pour construire une somme de rectangles qui converge vers l’intĂ©grale lorsque le pas des subdivisions tend vers zĂ©ro. Cette approche est essentielle en CPGE pour comprendre l’intĂ©gration et elle sert […]

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17 octobre 2025
Loi de Student : densité t, degrés de liberté, table et applications

La loi de Student s'applique lorsque l'on souhaite estimer la moyenne d'une population Ă  partir d'un Ă©chantillon, avec une variance inconnue. Elle dĂ©crit la densitĂ© t (distribution t de Student) et s'utilise pour construire des intervalles de confiance et pour tester des hypothĂšses sur une moyenne. Le nombre de degrĂ©s de libertĂ©, notĂ© Μ, est […]

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14 octobre 2025
Loi de Cauchy : densitĂ©, absence d’espĂ©rance et propriĂ©tĂ©s remarquables

La loi de Cauchy, aussi appelĂ©e loi de Lorentz, est une distribution continue qui ne possĂšde ni espĂ©rance ni variance. Sa densitĂ© est lorentzienne et dĂ©pend de deux paramĂštres: la localisation x0 et l’échelle a > 0. Elle sert notamment Ă  modĂ©liser des raies spectrales en spectroscopie et Ă  illustrer les limites des lois classiques […]

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17 septembre 2025
Espérance conditionnelle : définition, propriétés et exemples

L’espĂ©rance conditionnelle est la moyenne attendue d’une variable alĂ©atoire lorsque l’information disponible est partielle. Elle se note E[X|G] ou E[X|Y] et se dĂ©finit via une partition ou une sigma-algĂšbre G. Cet outil permet de dĂ©composer un calcul probabiliste en fonction d’observations intermĂ©diaires, utile dans les exercices de probabilitĂ© et les modĂšles stochastiques rencontrĂ©s en concours. […]

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15 septembre 2025
Formule de Taylor-Young : énoncé, reste et applications en prépa

RĂ©sumĂ© La formule de Taylor-Young offre une approximation locale prĂ©cise d’une fonction f dĂ©rivable autour d’un point a par un polynĂŽme de degrĂ© n, avec un reste contrĂŽlĂ©. Cette mĂ©thode est centrale en prĂ©pa pour Ă©valuer rapidement des expressions compliquĂ©es, estimer des erreurs et prĂ©parer les exercices d’analyse et d’approximation. L’approximation locale se calcule Ă  […]

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12 septembre 2025
Comment lire la table de la loi normale centrée réduite ?

RĂ©sumĂ© d'ouverture: La table de la loi normale centrĂ©e rĂ©duite N(0,1) permet de lire rapidement des probabilitĂ©s et des quantiles pour des variables gaussiennes standardisĂ©es. Pour estimer P(Z ≀ z) ou P(Z ≄ z), on lit l intersection de la ligne correspondant Ă  la partie entiĂšre et au dixiĂšme, puis de la colonne correspondant au […]

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10 septembre 2025
Loi gamma : densité, paramÚtres, espérance et applications

La loi gamma est une distribution de probabilitĂ© continue sur x > 0, dependante des paramĂštres α ( forme ) et ÎČ ( Ă©chelle ). Elle modĂ©lise les temps d’attente et les durĂ©es de vie. En concours, on exploite surtout les densitĂ©s, les moments et la propriĂ©tĂ© de somme. Cette fiche expose les notions essentielles, […]

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3 septembre 2025
Matrice variance-covariance : définition, calcul et interprétation

La matrice variance-covariance est l’outil clĂ© pour rĂ©sumer les dĂ©pendances linĂ©aires entre plusieurs variables. Elle regroupe les variances sur la diagonale et les covariances hors diagonale. En 2025, cet objet est central en analyse multivariĂ©e, en finances et en apprentissage automatique. Elle permet d’évaluer le risque, d’orienter les reductions de dimension et de comprendre comment […]

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