Intégration et probabilités (cours + exercices corrigés) L3 MASS PDF

Exercices corrigés

En déduire celle de la fonction de répartition. FX . 2. Calculer l'espérance mathématique et la variance de X. 3. Calculer P[X. 1.

Exercices et problèmes de statistique et probabilités

Corrigés des exercices . On appelle « Fonction de répartition d'une variable aléatoire X » l'application F de R dans [01] définie par : F(x) = P(X < x).

Cours et exercices corrigés en probabilités

Soit la v.a. Y = X2 ? 1. Déterminer la loi de probabilité de la v.a. Y et donner sa fonction de répartition. Corrigé exercice 2.2. 1. Déterminer la

Exercices de probabilités avec éléments de correction Memento

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Exercices corrigés de probabilités et statistique

3.1 Loi fonction de répartition

Corrigés des exercices

ce qui établit la continuité `a droite de la fonction de répartition. Exercice 1.3. Considérons la suite croissante d'événéments {An} avec An =] ? ?n].

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Exercice 1. (4) Donner la fonction de répartition de X. ... On note U la loi normale de paramètres 0 et 1 et Fu sa fonction de répartition.

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FONCTION DE RÉPARTITION. 13. Dans le cas o`u f a une intégrale de Riemann nous avons l'égalité suivante entre les deux types d'intégrales si a ? b.

Statistiques descriptives et exercices

Rappels de cours et exercices corrigés sur la statistique descriptive 2.3.3 Représentation sous forme de courbe et fonction de répartition . . . 18.

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Correction TD n 3 - Côte d'Azur University

t 0 et F(t) = 0 sinon La loi de Zest donnée par sa fonction de répartition F Z donc par F Z(t) = ˆ 0 si t

Leçon 10 Exercices corrigés - univ-toulousefr

Décrire et représenter la fonction de répartition de la loi de la variable aléa- toire Z = min(X; 2) Décomposer la loi de Z sous la forme d’une combinaison linéaire d’une masse de Dirac et d’une mesure à densité Corrigé a) S’agissant d’un minimum il est plus efficace de chercher pour commencer 1 FZ(t) = P(Z > t)

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Corrigé a) La fonction F est croissante continue et lim t!1 F(t) = 0 lim t!+1F(t) = 1 C’est donc une fonction de répartition b) La fonction F détermine une fonction additive P sur les intervalles ]a;b] a

Integration et probabilites

(cours + exercices corriges)

L3 MASS, Universite Nice Sophia Antipolis

version 2021Sylvain Rubenthaler

Table des matieres

Introduction iii

1 Denombrement (rappels) 1

1.1 Ensembles denombrables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.2 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.2.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2 Theorie de la mesure 5

2.1 Tribus et mesures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.1.1 Tribus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2 Mesures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.3 Integrales des fonctions etagees mesurables positives. . . . . . . . . . . . . . . 9

2.4 Fonctions mesurables et integrales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.4.1 Integrales des fonctions mesurables positives . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.4.2 Integrales des fonctions mesurables de signe quelconque. . . . . . . . . 11

2.5 Fonction de repartition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.6 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.6.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

2.6.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

3 Ensembles negligeables 17

4 Theoremes limites 21

4.1 Stabilite de la mesurabilite par passage a la limite. . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.2 Theoremes de convergence pour les integrales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.3 Integrales dependant d'un parametre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.4 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

4.4.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

4.4.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5 Mesure produit et theoremes de Fubini 33

5.1 Theoremes de Fubini et Fubini-Tonelli . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5.2 Changement de variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

5.3 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

5.3.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

5.3.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

6 Fondements de la theorie des probabilites 41

6.1 Denitions generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

6.2 Esperance d'une v.a. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

6.3 Inegalites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

6.4 Lois classiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

6.4.1 Lois discretes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

6.4.2 Lois continues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

6.5 Fonctions caracteristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

6.6 Fonctions generatrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

6.7 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

6.7.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

6.7.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

7 Variables independantes 59

7.1 Denitions generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

7.1.1Evenements et variables independantes . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

7.1.2 Densites de variables independantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

7.2 Lemme de Borel-Cantelli . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

7.3 Somme de deux variables independantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

7.4 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

7.4.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

7.4.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

8 Convergence de variables aleatoires 71

8.1 Les dierentes notions de convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

8.2 Loi des grands nombres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

8.3 Theoreme central-limite . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

8.4 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

8.4.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

8.4.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

9 Conditionnement 83

9.1 Conditionnement discret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

9.2 Esperance conditionnelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

9.3 Exercices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

9.3.1Enonces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

9.3.2 Corriges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86

10 Variables gaussiennes 89

10.1 Denitions et proprietes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89

10.2 Gaussiennes et esperance conditionnelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

A Table de la loi normale 93

Introduction

Le but de ce cours est d'introduire les notions de theorie de la mesure qui seront utiles en calcul des probabilites et en analyse. Il est destine aux etudiants qui veulent poursuivre leurs etudes dans un master a composante mathematique. Pour un cours plus complet, se reporter a la bibliographie. Informations utiles (partiels, bar^emes, annales, corriges, ...) : PREREQUIS : Pour pouvoir suivre ce cours, l'etudiant doit conna^tre, entre autres, les developpements limites, les equivalents, les etudes de fonction, le denombrement, les nombre complexes, la theorie des ensembles., les integrales et primitives usuelles, la trigonometrie, etc. Nouveautes 2019 : corrections apportees par Laure Helme-Guizon (Teaching Fellow, UNSW, Sydney, Australia) et Antoine Mal. Un grand merci a eux. iii

Chapitre 1

Denombrement (rappels)

1.1 Ensembles denombrables

Denition 1.1.1.Injection.

SoitE;Fdes ensembles,f:E!Fest une injection si8x;y2E,f(x) =f(y))x=y.

Denition 1.1.2.Surjection.

SoitE;Fdes ensembles,f:E!Fest une surjection si8z2F,9x2Etel quef(x) =z.

Denition 1.1.3.Bijection.

SoitE;Fdes ensembles,f:E!Fest une bijection sifest une injection et une surjection. Proposition 1.1.4.SoientE;F;Gdes ensembles. Soientf:E!F,g:F!G. Alors [f etginjectives])[gfinjective]. Demonstration.Soientx;ytels quegf(x) =gf(y). L'applicationgest injective donc

f(x) =f(y). L'applicationfest injective doncx=y.Denition 1.1.5.On dit qu'un ensembleEest denombrable s'il existe une injection deE

dansN. Dans le cas ouFest inni, on peut alors demontrer qu'il existe alors une bijection deEdansN. (Cela revient a dire que l'on peut compter un a un les elements deE.)

Exemple 1.1.6.Tout ensemble ni est denombrable.

Exemple 1.1.7.Zest denombrable car l'application

f:Z!N n7!(

2nsin>0

2n1sin <0

est bijective (donc injective).01 23-1-2-30 2 4

13Figure1.1 {Enumeration des elements deZ.

2CHAPITRE 1. DENOMBREMENT (RAPPELS)

Exemple 1.1.8.NNest denombrable car l'application

f:NN!N (p;q)7!(p+q)(p+q+ 1)2 +q est bijective (donc injective).0 129 58
74

3 6Figure1.2 {Enumeration des elements deNN.

Exemple 1.1.9.L'ensembleQest denombrable. L'ensembleRn'est pas denombrable. Proposition 1.1.10.Si on aE0,E1, ...,En, ...des ensembles denombrables alorsE= E

0[E1[E2[ =[n>0Enest un ensemble denombrable.

(En d'autres termes, une reunion denombrable d'ensembles denombrables est denombrable.) Demonstration.S Pour touti>0,Eiest denombrable donc9fi:Ei!Ninjective. Soit

F:[n>0En!NN

x7!(i;fi(x)) six2Ei Cette applicationFest injective. L'ensembleNNest denombrable donc il existeg:NN! Ninjective. Par la proposition 1.1.4,gFest injective. Donc[n>0Enest denombrable.1.2 Exercices Tous les exercices de ce chapitre n'ont pas un lien direct avec le cours. Par contre, ils constituent des revisions necessaires a la suite du cours. 1.2.1

Enonces

1) Rappel :Sif:E!FetAF,f1(A) =fx2E:f(x)2Ag. SiCE,f(C) =

ff(x);x2Cg.

On considere l'applicationf:R!R,x7!x2.

(a) Determinerf([3;1]),f([3;1]),f(]3;1]). (b) Determinerf1(] 1;2]),f1(]1;+1[),f1(]1;0][[1;2[).

2) Calculer les limites suivantes :

(a) lim x!0sin(x)log(1+x) (b) lim x!+11 +2x x (c) lim x!01cos(x)xsin(x)

1.2. EXERCICES3

(d) lim x!01(1+x)1(1+x)pour; >0.

3) Calculer les integrales suivantes :

(a)R+1

0x2exdx

(b)R+1 e

11(log(z))2zdz

01(2x)(1+x)dx

(d) R=4 0cos

2(x)+sin2(x)cos

2(x)dx.

4) Integrales de Wallis

Pour toutn2N, on pose :

I n=Z =2 0 sinn(x)dx : (a) CalculerI0etI1. (b) Donner une relation de recurrence entreInetIn+2. (c) En deduire que :

8p2N; I2p=(2p1)(2p3):::12p(2p2):::22

etI2p+1=2p(2p2):::2(2p+ 1)(2p1):::1: (d) Montrer que8p2N;I2p+16I2p6I2p1. En deduire que limp!+1I 2pI

2p+1= 1.

(e) En deduire la formule de Wallis : lim p!+11p

2p(2p2):::2(2p1)(2p3):::1

2 (f) Montrer que8n2N,Inn!+1p 2n.

1.2.2 Corriges

(1) (a)f([3;1]) = [1;9],f([3;1]) = [0;9],f(]3;1]) = [0;9[. (b)f1(] 1;2]) = [p2;p2],f1(]1;+1[) =] 1;1[[]1;+1[,f1(]1;0][ [1;2[) =f0g[]p2;1][[1;p2[. (2) (a) sin(x)log(1+x)x!0+xx = 1!x!0+1 (b) 1 +2x x=exlog(1+2x )etxlog1 +2x x!+12xx !x!+12 donc par continuite de la fonction exp :1 +2x x!x!+1e2 (c)

1cos(x)xsin(x)=(x2=2)+o(x2)x

2+o(x2)x!0x

22x2= 1=2

(d)

1(1+x)1(1+x)=x+o(x)x+o(x)x!0xx

(a) on integre par parties : Z +1 0 x2exdx= [x2ex]+10+Z +1 0

2xexdx

= 0 + [2xex]+10+Z +1 0 2exdx = [2ex]+10= 2 (b) changement de variable :t= log(z),z=et,dz=etdt Z +1 e

11(log(z))2zdz=Z

+1 11t 2dt = [1=t]+11= 1

4CHAPITRE 1. DENOMBREMENT (RAPPELS)

1(2x)(1+x)=1=32x+1=31+x(toujours possible pour une fraction ratio-

nelle a p^oles simples) et donc : Z 1

01(2x)(1 +x)dx=

13 log(2x) +13 log(1 +x) 1 0 =13 log(4) (d) changement de variable :t= tan(x),x= arctan(t),dx=11+t2dt Z =4 0cos

2(x) + sin2(x)cos

2(x)dx=Z

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