Distributions de plusieurs variables
8 mai 2008 Comment trouver les distributions marginales de X et de Y `a partir de la distribution conjointe de ... est la distribution marginale de Y .
Chapitre III. Observation dun couple de variables
distribution marginale de X (appelée aussi distribution de X) et la De même on peut calculer l'effectif marginal de la modalité m.
TD n°2 : Distribution conjointes marginales et conditionnelles
Calculer les distributions marginales en fréquences. Distribution marginale de X = BAC. Bac. A. B. CDE. Autres. Total.
Cours 2 Distribution conjointe
Dans le tableau de contingence de la distribution conjointe les modalités de X distribution marginale de X revient à calculer leur effectif n1. et n2.; ...
Section: Sciences Economiques Semestre 1 Statistique Descriptive
Considérons la distribution marginale de X pour calculer X?. Var(X) et ? (X). • Le nombre moyen d'enfants à charge par salarié est. • La variance marginale
Statistique descriptive bivariée Distributions jointe marginales
Distribution jointe distributions marginales Calcul des moyennes et variances
Cours 5 Indépendance
4 Égalité des conditionnelles et de la marginale : si les distributions conditionnelles de X en fréquence sont égales alors elles sont égales à la distribution
Statistique 1) Calculer les effectifs marginaux manquants. 2
10) Calculer la distribution conditionnelle de la variable machine sachant que les 2) Déterminer la distribution marginale de la variable « fumeur ».
Table des matières 1 Introduction
Dans le cas d'une variable quantitative on pourra faire des calculs d'indicateurs appelle distribution marginale du nombre de pièces.
TD n°1 : Distributions conjointes marginales et conditionnelles.
marginales et conditionnelles. Donner la distribution de la variable service : ... Calculer les distributions marginales en fréquence.
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8 mai 2008 · Comment trouver les distributions marginales de X et de Y `a partir de la distribution conjointe de (X Y )? Cas discret P(X = x) = ? y P(X =
[PDF] Statistique descriptive
A partir de la distribution conjointe des deux caractères X et Y on peut déduire les distributions marginales: – Distribution marginale de X
[PDF] Chapitre III Observation dun couple de variables
A partir de la distribution (conjointe) de X et Y on peut en déduire la distribution marginale de X (appelée aussi distribution de X) et la distribution
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la distribution marginale des observations selon la modalité quelle que soit la modalité de Cette distribution est représentée par la dernière colonne
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Distribution marginale de Y: nombre Moins de 2 [2-5[ 5 et plus Total d'enfants enfants La distribution conditionnelle correspondant à une modalité x de
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Distribution jointe distributions marginales Calcul des moyennes et variances marginales et conditionnelles Test de corrélation Modèle de régression
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Dans le cas d'une variable quantitative on pourra faire des calculs d'indicateurs appelle distribution marginale du nombre de pièces
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Ranger ces données en classe d'amplitude 5 dans un tableau de contingence Dégager les distributions marginales et calculer l'âge moyen des époux au moment des
[PDF] Chapitre 2 : Variables aléatoires et distributions
2 4 1 Distribution marginale Soit deux v a X et Y discrètes ou continues et leur fonction de répartition conjointe La fonction de
Comment calculer la distribution marginal ?
Comment trouver les distributions marginales de X et de Y `a partir de la distribution conjointe de (X, Y )? P(X = x,Y = y) est la distribution marginale de X. est la distribution marginale de X. est la distribution marginale de Y .8 mai 2008Comment calculer la moyenne marginale ?
La moyenne marginale est égale à la moyenne de la moyenne conditionnelle pondérée par les effectifs marginaux.Comment calculer la distribution d'une variable ?
Elle est calculée sur chaque ligne d'un tableau de fréquence en ajoutant à chaque fréquence la somme des fréquences sur les lignes qui préc?nt. La dernière valeur sera toujours égale au total des observations, puisque toutes les fréquences auront déjà été ajoutées au total précédent.- Si chaque fréquence conjointe est égale au produit des deux fréquences marginales correspondantes, il y a indépendance. Typiquement, cela se produit si les deux variables étudiées n'ont rien à voir : fij = fi. × f.
Distributions de plusieurs
variablesMathematiques Generales B
Universite de Geneve
Sylvain Sardy
8 mai 2008
11. Distributions conjointes
Comment generaliser les fonctions de probabilite et de densite a plus d'une variable aleatoire?Variables aleatoires discretes:
Considerons 2 variables discretes :X=utilite des mathematiques etY= branche d'etude.XnYPharma SdlT Bio ChimieTotalMath15 2 16 831
Math219 4 24 1259
Math32 2 6 414
Total26 8 46 24104
Tableau de contingence (2007)Distributions
2XnYPharma SdlT Bio ChimieTotal
Math10.05 0.02 0.15 0.080.30
Math20.18 0.04 0.23 0.120.57
Math30.02 0.02 0.06 0.040.13
Total0.25 0.08 0.44 0.231
Tableau de probabilite
La probabilite conjointe est simplement donnee par un tableau de probabilites, ouP(X = i;Y = j) = pijpour tout(i;j)
pour deux variables. Pour trois variables, il faut denir : P(X = i;Y = j;Z = k) = pijkpour tout(i;j;k):Distributions 3 Variables aleatoires continues: deux variables aleatoiresX=taille etY= poids ont unefonction de densite conjointesiP((X;Y)2A) =Z Z
A f(x;y) dx dy; ouf(x;y)>0etR Rf(x;y)dx dy= 1.Exemple :
f(x;y) =exp(y)0 < x < y <1 0 sinonEst-ce bien une fonction de densite?
Exemple : Distribution uniforme bivariee sur un carre, un disque, ...Distributions 4y x f(x,y)Fonction de densite a deux variables.Distributions
5 Il est aussi possible de denir unefonction de repartition conjointeF(x;y) = P(X6x;Y6y)
pour deux variables. Il est facile de generaliser an>2variables. La fonction de densite conjointe s'obtient de la fonction de repartition en dierenciant@2F@x@y =f pourn= 2.Distributions 6 Exemple : On tire deux boules sans remise d'une urne qui contient 8 Rouge,6 Bleue et 4 Verte. SoitX=le nombre de boules Rouge etY=le nombre de
boules Bleue. Trouver la distribution conjointe deXetY.XnY0 1 2
06 15324153
15153
132
153
48153
0228
153
0
0 Distributions
7 Exemple : Soit deux variables aleatoiresXetYde densitef(x;y) =c(x+y) sur[0;1][0;1]. (1) Que vautc? (2) Que vautP(X<1=2)? (etP(X61=2)?) (3) Que vautP(X + Y<1)? (1) (2)P(X<1=2) = P(X<1=2;Y2[0;1]) =R1=2 0R 10(x + y) dy dx =
(3)P(X + Y<1) = P(X<1Y;Y2[0;1]) =R1 0R 1y0(x + y) dx dy =Distributions
82. Distributions marginales
Comment trouver lesdistributions marginalesdeXet deYa partir de la distribution conjointe de(X;Y)?Cas discret
P(X = x) =
X yP(X = x;Y = y) est la distribution marginale deX.P(Y = y) =
X xP(X = x;Y = y) est la distribution marginale deY.Distributions 9Exemple :XnYPharma SdlT Bio ChimieP(X = x)
Math10.05 0.02 0.15 0.080.30
Math20.18 0.04 0.23 0.120.57
Math30.02 0.02 0.06 0.040.13
P(Y = y)0.25 0.08 0.44 0.231
Tableau de probabiliteDistributions
10Exemple :
XnY0 1 2P(X = x)
06 15324153
1515345
153132
153
48153
080
153
228
153
0 0 :::
P(Y = y):::
72153Distributions
11Cas continu
fX(x) =Z
f(x;y)dy est la distribution marginale deX. fY(y) =Z
f(x;y)dx est la distribution marginale deY. Cela denit-il bien des fonctions de densite?Distributions 12Exemple :
f(x;y) =exp(y)0 < x < y <1 0 sinonOn trouve :
fX(x)= Z
f(x;y)dy=Z 1 x exp(y)dy= exp(x) fY(y)= Distributions
130246810
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 x f(x)Densité marginale X
0246810
0.0 0.1 0.2 0.3 y f(y) Densité marginale YFonctions de densite marginale.Distributions
143. Independance
Denition
Deux v.a.XetYsontindependantessi pour tout ensembleAetBon aP(X2A;Y2B) = P(X2A)P(Y2B):
On peut demontrer que cette denition est equivalente a :Cas disc ret:
P(X = x;Y = y) = P(X = x)P(Y = y)
Cas c ontinu:
f (X;Y)(x;y) =fX(x)fY(y) pour toutx;y.Distributions 15Exemple :
XnY0 1 2P(X = x)
06 15324153
1515345
153132
153
48153
080
153
228
153
0 0 28
153P(Y = y):::
72153Puisque
P(X = 2;Y = 2)6= P(X = 2)P(Y = 2);
on deduit queXetYne sont pas independantes.Distributions 16Exemple :
f(x;y) =exp(y)0 < x < y <1 0 sinonOn a trouve :
fX(x)= Z
f(x;y)dy=Z 1 x exp(y)dy= exp(x) fY(y)= yexp(y)
DoncXetYne peuvent pas ^etre independantes.
Exemple :(X;Y)a pour densite conjointef(x;y) = (x+y)2(xy)2sur [0;1]2. Les v.a.XetYsont-elles independantes?Distributions 174. Somme de deux v.a. independantes
Soit 2 v.a.XetY. On s'interesse a la distribution de leur sommeS=X+Y. D'une maniere generale, c'est un probleme dicile. En supposant queXetY sont independantes, le probleme est parfois simplie.Cas discret
P(S = s)
P(X + Y = s)
=X xP(X = x;Y = sx) X xP(X = x)P(Y = sx):Distributions 18 Exemple :XPoi()etYPoi()sont independantes. Peut-on dire quelque chose deS=X+Y? PuisqueP(X = j) = 0quandj <0, etP(Y = kj) = 0quandj > kP(X + Y = k)
kX j=0P(X = j)P(Y = kj) kX j=0exp()jj!exp()kj(kj)! exp( (+))1k!k X j=0C k;jjkj exp( (+))1k!:::Distributions 19Donc on peut ecrire "Poi()ind+ Poi() = Poi(+)".
C'est plus l'exception que la regle de trouver une distribution simple et de m^eme loi. Par exemple a-t-on "Bin(n;p1)ind+ Bin(n;p2) = Bin(n;p1+p2)"? Ou plut^ot "Bin(n1;p)ind+ Bin(n2;p) = Bin(n1+n2;p)"?Distributions 20Cas continu
SiXfXest independante deYfY, alorsS=X+Ya pour densite fX+Y(s) =Z
fX(x)fY(sx)dx:
On peut par exemple demontrer que
"N(1;21)ind+ N(2;22) = N(1+2;21+22)":Distributions 215. Distributions conditionnelles
Cas discret
P(X = xjY = y) =P(X = x;Y = y)P(Y = y)
Cas continu
f(xjY=y) =f(x;y)f Y(y) Ainsif(x;y) =f(xjY=y)fY(y). Donc siXetYsont independants, on obtient (page 14) : f(x;y) =fX(x)fY(y):Distributions 22Exemple :XnYPharma SdlT Bio ChimieP(X = x)
Math10.05 0.02 0.15 0.080.30
Math20.18 0.04 0.23 0.120.57
Math30.02 0.02 0.06 0.040.13
P(Y = y)0.25 0.08 0.44 0.231
Tableau de probabilite
P(X = 2jY = Bio) =P(X=2;Y=Bio)P(Y=Bio)
=0:230:44= 0:52Distributions 23Exemple :
f(x;y) =exp(y)0 < x < y <1 0 sinon f(xjY=y) =f(x;y)f(y)=exp(y)yexp(y)=1y pour0< x < yDoncXjY=y:::.
f(yjX=x) =f(x;y)f(x)=exp(y)exp(x)= exp((yx))poury > x.DoncYXjX=xExp(1).Distributions
24012345
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 x f(x|Y=0.5)Conditional X|Y=0.5
012345
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 y f(y|X=1)Conditional Y|X=1
012345
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 x f(x|Y=2)Conditional X|Y=2
012345
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 y f(y|X=3) Conditional Y|X=3Fonctions de densite conditionnelle.Distributions
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