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Exercice 1 : 1. Rappeler les définitions de la convergence en loi en probabilité



Convergences

Que dire de la convergence en loi et de la convergence en moyenne quadratique ? Exercice 5. On consid`ere une suite de variables aléatoires indépendantes Xj de 



EXERCICES SUR LES MOYENNES

est leur moyenne géométrique. (g vérifie g × g = a × b). •. 2. 2. 2 b a q. +. = est leur moyenne quadratique. (q vérifie q² + q² = a² + b²).



Exercices corrigés

On cherche donc à minimiser l'erreur quadratique moyenne entre Y et son estimé Yab





EI-SE3 / Probabilités / Contrôle 2

Exercice 1 [7 points]. Soit (Xn) une suite de variables en moyenne d'ordre r pour tout r ? 1. Probabilités ... pas convergence en moyenne quadratique.



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Corrigé de l'exercice 18.5. Vitesse de libération et vitesse quadratique moyenne. La vitesse de libération est la vitesse minimale qu'il faut donner à une 



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TD8 : Convergence de suites de variables aléatoires-Corrigé-. Exercice 1. 1) Montrer que Xn converge en moyenne quadratique vers a.



Corrigés des exercices

quadratique moyenne T est meilleur le gain de variance étant supérieur `a la perte due au biais. Exercice 6.7. Comme vu `a l'exercice 5.4



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Exercice 1 : 1 Rappeler les définitions de la convergence en loi en probabilité presque sûre et en moyenne quadratique — On dit que Xn converge en loi 



moyenne quadratique exercice corrigé - PDFprof

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?n est un estimateur de ? convergent en moyenne quadratique alors il est asymp- totiquement sans biais Ex 3 On dispose d'un n-échantillon (X1··· Xn) 



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31 22 ? 5 59 Exercice Mener les calculs de la variance et de l'écart-type pour les trois premières distributions Corrigé On trouve : Moyenne

  • Comment calculer la moyenne quadratique ?

    La moyenne quadratique est la racine carrée de la somme des carrés divisé par la quantité de données.
  • Comment calculer la moyenne quadratique d'une série statistique ?

    Pour une série avec un effectif (ou nombre de valeurs) de n, la moyenne quadratique est égale à la racine carrée de la moyenne des carrés des valeurs de la série.
  • Quand on utilise la moyenne quadratique ?

    La moyenne quadratique est à utiliser lorsque l'on cherche à moyenner une quantité qui influe au carré dans un phénomène. C'est le cas, par exemple, pour la vitesse de particules dans un milieu. Chaque particule pi se déplace à la vitesse vi et produit une énergie cinétique égale à 1? 2mvi2.
  • La moyenne est un indicateur qui présente l'intérêt de résumer une série par une valeur. L'apprenti économiste est amené à calculer plusieurs types de moyennes : moyenne arithmétique simple, moyenne pondérée, ou encore taux de croissance annuel moyen.

Exercices corrigés

Dominique Pastor & Christophe Sintes

Version - 1 (Mai 2014)

Table des matières

1 Aléatoire et formalisme 3

2 Variables aléatoires et moments 17

3 Aléatoire multivarié 29

1

Introduction

Le lecteur trouvera ici les énoncés et corrigés des exercices proposés dans "Probabilités pour l"ingénieur, des fondements aux calculs" Certains des énoncés ci-dessous ont été modifiés par rapport à ceux de l"ouvrage Nous conseillons au lecteur de consulter ce livret d"énoncés et de corrigés régu- lièrement car nous proposerons de nouveaux exercices. Nous envisageons notam- ment quelques exercices ou problèmes où les calculs seront suivis de programma- tions Matlab permettant de vérifier la validité des résultats trouvés par le lecteur. Que les lecteurs intéressés n"hésitent pas à nous contacter pour nous faire part de leurs suggestions aux adresses électroniques :

Dominique.Pastor@telecom-bretagne.eu

et

Christophe.Sintes@telecom-bretagne.eu

Nous suggérons à nos éventuels correspondants de débuter le sujet de leur cour- riel par l"abbréviation PP I (p robabilitésp ourl "ingénieur),c eq uinous p ermettrade mieux identifier la nature de leur courriel. 1

Chapitre 1

Aléatoire et formalisme

EXERCICE1.1.-[Convergences monotone et dominée] nmériques positives ou nulles, sans préciser la fonction vers laquelle cette suite surables positives ou nulles, alors la limite de la suite (fn(x))n2Nexiste dansj0,1] pour toutx2R. Les notions de mesurabilité et d"intégrale s"étendent sans réelle dif- ficulté au cas des fonctions positives ou nulles à valeurs dans [0,1]. La conclusion du théorème de convergence monotone est alors inchangée :fAElimnfnest mesu- rable et : lim kZ R fkd¸AEZ R fd¸ Il faut utiliser cet énoncé plus général de la convergence monotone pour répondre aux questions suivantes. 1. S oit( gn)n2Nune suite d"applications numériques mesurables à valeurs dans [0,1[. Montrer queZ R1 X nAE1g n(x)dxAE1X nAE1Z R gn(x)dx. 2. S oit(fn)n2Nunesuited"applicationsnumériquesmesurables.Onsupposeque 1X nAE1Z R jfn(x)jdxÇ1. On poseÁ(x)AE1X nAE1jfn(x)j2[0,1] pour toutx2R. (a)

M ontrerq ue

Z R

Á(x)dxÇ1.

(b) E na dmettantque toute ap plicationint égrableest finie p resquep artout, déduire de la question précédente que 1X nAE1f n(x) converge pour presque tout réelxet queR

Rjf(x)jdxÇ 1avecf(x)AE1X

nAE1f n(x) en tout pointx 3

4PROBABILITÉS POUR L"INGÉNIEUR

où cette série converge etf(x)AE0 (par exemple) enxoù la sériePfn diverge. (c)

M ontrerqu eZ

R f(x)dxAE1X nAE1Z R fn(x)dx. Ce résultat est [RUD 87, Theo- rem 1.38, p. 29] dans le cas réel.

Solution

que somme finie d"applications mesurables. De plus, pour toutN2N,GNÊ0. Nous NR

RGN(x)dxAER

RlimNGN(x)dx. D"où le résultat, car :

Z R

GN(x)dxAENX

nAE1Z R gn(x)dx et lim NZ R

GN(x)dxAE1X

nAE1Z R gn(x)dx

2a) Par application de la question précédente, nous avons :

Z R

Á(x)dxAE1X

nAE1Z R jf(x)jdxÇ1

2b) Comme

R RÁ(x)dxÇ1,Áest finie presque partout. Il s"ensuit que pour presque toutx, la sériePfn(x) est absolument convergente et donc convergente. En tout pointxoù cette série est absolument convergente,jf(x)j ÉÁ(x) et pour tout réel xoù la sériePfn(x) diverge,f(x)AE0. CommeÁest intégrable,fest elle-aussi in- tégrable. Il suffit même de dire quefest majorée presque partout par la fonction intégrableÁ- sans même avoir à préciser une quelconque valeur pourflà où elle n"est pas majorée parÁ- pour garantir quefest intégrable.

3) Nous avonsjPNnAE1fnj ÉÁet limnPNnAE1fnAEf(presque partout). Nous sommes

donc dans les conditions de la convergence dominée dans un cas plus général que que partout au lieu d"une convergence partout. Mais cela ne change en rien les que partout dans les énoncés de la convergence montone et dominée sans que cela de la convergence dominée. Le lecteur attentif le remarquera peut-être : nous n"avons en fait pas besoin de

la question précédente pour garantir l"intégrabilité defcar cette intégrabilité est

directement garantie par la convergence dominée! Les 3 exercices suivants sont des adaptations d"énoncés que le lecteur trouvera dans [KHA 94].

EXERCICES PARTIE I5

EXERCICE1.2.-[Application de la convergence dominée] SoientaÈ1, un borélienAinclus dans [0,1[ et une application numériquefinté- grable surA:Z A jf(x)jdxÇ1. Montrer que limnZ

Anxf(x)1ÅnaxadxAE0.

Indication :justifier et utiliser le fait que, pour toutx2[0,1[,x·xaÅ1.

Solution

Six2[0,1], on axÉ1É1ÅxacarxaÊ0. SixÈ1,xÇxaÇxaÅ1. Donc, pour tout x2[0,1[,x·xaÅ1. Nous déduisons de cette inégalité quenxn axaÅ1É1. Aussi, nous

avons l"inégalité :j1A(x)nxf(x)1Ånaxaj AE1A(x)nxjf(x)j1ÅnaxaÉ jf(x)jpuisqueA½[0,1[. Comme

fest intégrable, la suite de fonctions (fn)n2Navecfn(x)AE1A(x)nxf(x)1Ånaxaest dominée par la fonction intégrablef. De plus, pour toutx2R, limn1A(x)nxf(x)1ÅnaxaAE0. D"où le résultat par application de la convergence dominée. EXERCICE1.3.-[Application de la convergence dominée]

Soita2]0,1[,

1. M ontrerqu ee¡xxa¡1est intégrable sur [0,1[; 2.

M ontrerqu e1 ÅxÉexpour toutx2R;

3.

M ontrerqu epour t outx2[0,1[, limn¡1¡xn

nAEe¡x; 4.

E ndéduir equ eli m

nZ n 0³

1¡xn

nxa¡1dxAEZ 1 0 e¡xxa¡1dx.

Solution

1) Soitf(x)AEe¡xxa¡1définie pour toutx2]0,1[. Commef(x)Ê0 pour toutx2

]0,1[, la valeur de l"intégraleR1

0f(x)dxexiste dans [0,1]. On cherche à montrer

que cette intégrale est en fait finie.

Commee¡xÉxa¡1, nous avons :

f(x)1]0,1](x)Éxa¡11]0,1](x) PourxÊ1, on axa¡1É1. Nous avons donc aussi : f(x)1[1,1](x)Ée¡x1[1,1](x)

Il s"ensuit que :

Z 1 0 f(x)dx)AEZ 1 0 f(x)dxÅZ 1 1 f(x)dxÉZ 1 0 xa¡1dxÅZ 1 1 e¡xdx(1.1) Le second terme du membre de droite dans l"inégalité précédente est évidemment fini en raison des propriétés de l"exponentielle. On peut même préciser la valeur de

6PROBABILITÉS POUR L"INGÉNIEUR

ce terme puisqu"une primitive dee¡xest¡e¡x. On a doncR1

1e¡xdxAE[¡e¡x]11AE1.

La première intégrale du membre de droite dans l"inégalité (1.1) est elle-aussi fi- nie. Pour le montrer, on peut utiliser la proposition 4.15 du livre. À titre d"exemple, nous allons faire ici une démonstration spécifique au cas considéré dans cet exer- cice, sans passer par cette proposition, afin que le lecteur s"exerce à l"emploi de applicationsgn(x)AExa¡11[1/n,1](x) pourx2]0,1]. Pour toutx2]0,1], cette suite est croissante et limngn(x)AExa¡11]0,1](x). Par application de la convergence monotone, Z 1 0 xa¡1dxAElimnZ 1

1/nxa¡1dx(1.2)

L"application qui associexa¡1à toutx2[1/n,1] est continue et bornée sur [1/n,1]. Elle est donc intégrable sur [1/n,1]. D"autre part, une primitive dexa¡1est (1/a)xa.

Nous obtenons donc :

Z 1

1/nxa¡1dxAE·1a

xa¸1

1/nAE1a

1¡1n

En reportant ce résultat dans (1.2) , nous obtenons : Z 1 0 xa¡1dxAElimn1a

1¡1n

AE1a (1.3)

On a donc :

Z1 0 f(x)dxÉ1a

Å1 (1.4)

ce qui garantit l"intégrabilité def. Avec un peu d"habitude, on peut aller beaucoup plus vite en passant vite surquotesdbs_dbs11.pdfusesText_17
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