TD 4 : Variables aléatoires discrètes
Et quelle est la probabilité qu'il en rate un ? TD 4 : Variables aléatoires discrètes – Le corrigé. Exercice 1 : La loi de probabilité d'une variable aléatoire
Variables aléatoires discrètes
Définir une variable aléatoire associée à ce problème et donner sa loi de probabilité son espérance. Correction ▽. [006008]. Exercice 5. 1. Page
Exercices corrigés
Le lecteur trouvera ici les énoncés et corrigés des exercices proposés dans EXERCICE 2.5.– [Variance d'une variable aléatoire discrète]. Soit X une ...
CHAPITRE 2 VARIABLE ALÉATOIRE DISCRÈTE 2.1 Variable
Corrigé exercice 2.1. 1. Déterminer la loi de probabilité de la v.a. X : X(Ω) = {−5−4
TD01- COUPLES DE VARIABLES ALEATOIRES DISCRETES ET
Exercice 11. La figure tracée ci-contre représente le nuage de points relatif à un couple (X Y) de variables aléatoires discrètes. Les nombres écrits près
Exercices de M athématiques du SignalAléatoire M AA104
corrigé 21. Exercice. 22 variable aléatoire discrète. Soit X une variable aléatoire discr`ete `a valeurs dans {12
variables-aléatoires-discrètes.pdf
σ2 ≤ (b − a)2/4. Exercice 4 [ 04028 ] [Correction]. On dit qu'une variable aléatoire X suit une loi binomiale négative de
Exercices corrigés de probabilités et statistique
Variables aléatoires discrètes. 3.3 Variable fonction d'une autre variable. Exercice 3.6. Énoncé On suppose que la variable aléatoire X suit la loi uniforme
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Donner la loi de probabilité de la variable aléatoire X et calculer ( )X. E . Exercice 2 : Loterie. Une loterie organisée par une association sportive est
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Donner son espérance sa variance et son écart type 2 Calculer la probabilité : ?(3 ? ? 7) Corrigé Exercice
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mation d'une variable aléatoire discrète ainsi que l'approximation d'une loi binomiale par une loi de Poisson Enfin le troisième et dernier chapitre est
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Variables aléatoires et moments EXERCICE 2 1 – [Variable aléatoire discrète et modulo] Soient ? = N? B est l'ensemble P (?) des parties de ? et P({k})
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? ? ?2 = ?(1 ? ?) corrigé 21 Exercice 22 variable aléatoire discrète Soit X une variable aléatoire discr`ete `a valeurs dans {12 n} de loi :
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Exercices : Martine Quinio Exo7 Variables aléatoires discrètes Exercice 1 Une entreprise pharmaceutique décide de faire des économies sur les tarifs
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Page 1 sur 4 Exercice 1 : Soit une variable aléatoire discrète associée à la loi de probabilité suivante Calculer son espérance et sa variance
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Montrer que Y admet une espérance et la calculer Loi espérance et variance de X v a r discrète finie Exercice 5 ( ) Pour chaque variable aléatoire X
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Exercice 3 [ 04018 ] [Correction] Soit X une variable aléatoire discrète à valeurs dans [a ; b] (a) Montrer que X admet une espérance m et que celle-ci
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Exercice 52 (Cas discret) On lance trois fois de suite une pièce de mon- naie équitable On note X la variable aléatoire prenant pour valeur le nombre de
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Exercice 1 Lois binomiale et géométrique Soit X1X2 une suite de variables aléatoires indépendantes et de loi B(p) où p ? [0 1]
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Une variable aléatoire réelle discrète est une fonction X allant d'un univers ? dans un ensemble discrèt E ? R Dans ce chapitre on s'interesse qu'aux
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EXERCICE 2 1 – [Variable aléatoire discrète et modulo] Soient ? = N? B est l'ensemble P (?) des parties de ? et P({k}) = 2?k 1
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Exercice 1 [ 04093 ] [Correction] Soit (Xn)n?N une suite de variables aléatoires discrètes à valeurs dans un ensemble E et N une variable aléatoire à
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Exercice 1 Une entreprise pharmaceutique décide de faire des économies sur les tarifs d'affranchissements des courriers publicitaires à envoyer aux clients
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TD 4 : Variables aléatoires discrètes – Le corrigé Exercice 1 : La loi de probabilité d'une variable aléatoire X est donnée par le tableau suivant :
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Page 1 sur 4 Exercice 1 : Soit une variable aléatoire discrète associée à la loi de probabilité suivante Calculer son espérance et sa variance i x 1
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c) Calculer la variance et l'écart-type de X Exercice 5 : Au jeu de la roulette les 37 issues 0 1 2 36 sont équiprobables
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Variable aléatoire discrète et continue exercice corrigé pdf Exercice corrigé de probabilité variable aléatoire discrète pdf
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c) Calculer P(X ? 3) Exercice 5 2 : Définition : La fonction de répartition d'une variable aléatoire discrète est la fonction réelle définie
Comment calculer une variable aléatoire discrète ?
Définition : Variance d'une variable aléatoire discrète
Cela peut être calculé en utilisant la formule suivante : V a r ( �� ) = �� ? ( �� ? �� ) ? , ? où �� = �� ( �� ) = ? ( �� × �� ( �� = �� ) ) est l'espérance de �� et �� représente toutes les valeurs que �� peut prendre.Quand Dit-on qu'une variable est discrète ?
Contrairement à une variable continue, une variable discrète ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs réelles possibles à l'intérieur d'un intervalle donné.Comment calculer la somme de deux variables aléatoires discrètes ?
Soit X et Y deux variables aléatoires discrètes. L'espérance de la somme de X et Y est égale à la somme des espérances de X et Y, c'est-à-dire E(X + Y) = E(X) + E(Y). Soit X et Y deux variables aléatoires indépendantes : V(X + Y) = V(X) + V(Y).- Définition 1 La fonction de répartition (f.d.r.) de la variable aléatoire X sur R est la fonction suivante : FX (x) = P(X ?] ? ?,x]) = P(X ? x). FX (x)=1. 2. Comme FX est croissante, elle admet une limite `a gauche en chaque point, limite qu'on notera FX (x?).
Exercices et problèmes
de statistique et probabilitésThérèse Phan
Jean-Pierre Rowenczyk
2 eédition
doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page i #1Illustration de couverture :
digitalvision© Dunod, Paris, 2012
ISBN 978-2-10-056298-5
doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page ii #2Table des matières
Avertissementvii
Chapitre 1 Probabilités....................................................... 1 Rappel de cours............................................................ 11.1 Rappels de Mathématiques.................................................... 1
1.2 Axiomes du calcul des probabilités............................................. 2
1.3 Notion de variable aléatoire.................................................... 3
1.4 Moments d"une variable aléatoire............................................. 4
1.5 Variables à deux dimensions................................................... 7
1.6 Indépendance de deux variables aléatoiresXetY.............................. 9
1.7 Probabilités individuelles....................................................... 9
1.8 Lois de la somme de variables indépendantes connues.......................... 10
Énoncés des exercices...................................................... 11 Énoncés des problèmes.................................................... 13 Du mal à démarrer ? ...................................................... 14 Corrigésdesexercices...................................................... 15 Corrigésdesproblèmes.................................................... 23 Chapitre 2 Convergences et échantillonnage................................ 29 Rappel de cours............................................................ 292.1 Lois statistiques............................................................... 29
2.2 Propriétés..................................................................... 29
2.3 Échantillon gaussien........................................................... 30
2.4 Convergences................................................................. 30
Énonces des exercices...................................................... 32Dunod - La photocopie non autorisée est un délit
doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page iii #3∞ ivTable des matières Énoncés des problèmes.................................................... 34 Du mal à démarrer ? ...................................................... 36 Corrigésdesexercices...................................................... 36 Corrigésdesproblèmes.................................................... 41 Chapitre 3 Estimation ponctuelle............................................ 49 Rappel de cours............................................................ 493.1 Échantillonnage............................................................... 49
3.2 Estimation statistique.......................................................... 50
3.3 Éléments de théorie de la décision............................................. 51
Énoncés des exercices...................................................... 52 Énoncés des problèmes.................................................... 54 Du mal à démarrer ? ...................................................... 55 Corrigésdesexercices...................................................... 56 Corrigésdesproblèmes.................................................... 64 Chapitre 4 Information et exhaustivité...................................... 71 Rappel de cours............................................................ 714.1 Éléments de théorie de l"information........................................... 71
4.2 Méthode du maximum de vraisemblance....................................... 73
Énoncés des exercices...................................................... 74 Énoncés des problèmes.................................................... 76 Du mal à démarrer ? ...................................................... 78 Corrigésdesexercices...................................................... 79 Corrigésdesproblèmes.................................................... 88 Chapitre 5 Estimateur sans biais de variance minimale..................... 97 Rappel de cours............................................................ 975.1 Théorème..................................................................... 97doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page iv #4
Table des matièresv
5.2 Théorème de Rao - Blackwell.................................................. 97
5.3 Théorème de Lehmann-Scheffe................................................ 97
Énoncés des exercices...................................................... 98 Enoncés des problèmes.................................................... 102 Du mal à démarrer ? ...................................................... 106 Corrigésdesexercices...................................................... 107 Corrigésdesproblèmes.................................................... 119 Chapitre 6 Intervalles de conance.......................................... 131 Rappel de cours............................................................ 1316.1 Définition d"un intervalle de confiance.......................................... 131
6.2 Intervalles de confiance pour des paramètres de lois normales................... 131
6.3 Intervalles de confiance pour les paramètres d"une loi inconnue................. 134
6.4 Intervalles de confiance pour une proportion................................... 135
Énoncés des exercices...................................................... 135 Énoncés des problèmes.................................................... 139 Du mal à démarrer ? ...................................................... 146 Corrigésdesexercices...................................................... 147 Corrigésdesproblèmes.................................................... 160 Chapitre 7 Tests paramétriques.............................................. 177 Rappel de cours............................................................ 1777.1 Définition générale d"un problème de test...................................... 177
7.2 Théorie de la décision......................................................... 178
7.3 Notion de risque.............................................................. 179
7.4 Théorème de Neyman et Pearson.............................................. 179
Énoncés des exercices...................................................... 180 Énoncés des problèmes.................................................... 185 Du mal à démarrer ? ...................................................... 188 Dunod - La photocopie non autorisée est un délit "doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) - 2012/4/27 - 14:21 - page v - #5? viTable des matières Corrigésdesexercices...................................................... 189 Corrigésdesproblèmes.................................................... 212 Chapitre 8 Tests d"adéquation et tests d"indépendance..................... 223 Rappel de cours............................................................ 2238.1 Test d"adéquation............................................................. 223
8.2 Test d"indépendance........................................................... 224
Énoncés des Problèmes sur les tests non paramétriques d"adéquation.... 227 Énoncés des Problèmes sur les tests non paramétriques d"indépendance. 229 Du mal à démarrer ? ...................................................... 229 Corrigésdesproblèmes.................................................... 230 Chapitre 9 Analyse de la variance (ou ANOVA) à un seul facteur........... 245 Rappel de cours............................................................ 2459.1 Hypothèses................................................................... 245
9.2 Position du test ANOVA....................................................... 245
9.1 Observations réalisées................................................ 246
9.1 Décomposition de la variance totale............................................ 246
9.2 Principe de l"ANOVA........................................................... 247
9.3 Calcul de la constanteC....................................................... 248
9.4 Comparaison des variancess
2i de chaque population........................... 2499.5 Mode opératoire pour l"ANOVA................................................ 250
Énoncé du problème....................................................... 251 Du mal à démarrer ? ...................................................... 252 Corrigéduproblème...................................................... 252Index255
doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page vi #6Avertissement
Cet ouvrage est destiné aux étudiants de Licence, de première année des Grandes Écoles d"ingé-
nieurs, de commerce et de gestion ou d"Institut Universitaires de Technologie désireux d"appré-
hender les concepts et les notions de base de la statistique.Il peut être utile à tous ceux qui seraient désireux d"acquérir ou de revoir les notions opérationnelles
des méthodes de base de la statistique. Cet ouvrage comporte des rappels de cours sans démonstrations, des exercices classiques dedifcultés progressives (le niveau de difculté est repéré par un nombre d"étoiles), ainsi que des
problèmes plus complexes permettant d"aborder des cas concrets d"utilisation de la statistique dans
différents domaines d"application. Il est découpé en chapitres mais il comporte fondamentalement
deux grandes parties : €Une première partie concerne le calcul des probabilitésBien que comportant des rappels de cours relativement complets, nous avons choisi, délibéré-
ment, de ne proposer dans cette partie, que des exercices abordant des notions et des calculs deprobabilité qui sont utilisés en statistique : Théorème Central-Limite (ou théorème de la limite
centrale), Lois de probabilités fréquemment utilisées en statistique (Loi normale, du Khi-deux,
de Student, de Fisher...)Nous avons donc évité de proposer des exercices de probabilités calculatoires classiques (exer-
cices utilisant la combinatoire, calcul de paramètres de lois de probabilités...). Pour cette raison, avant d"aborder les chapitres de statistique, nous conseillons vivement aulecteur, de se reporter, en cas de besoin, aux ouvrages spécialisés, an de revoir ou de compléter
leurs connaissances en matière de calcul des probabilités.€Une deuxième partie est consacrée à l"étude des trois méthodes de base utilisées en statistique :
L"estimation ponctuelle
L"estimation par intervalle
Les tests d"hypothèse
Les chapitres concernant l"estimation ponctuelle permette d"aborder les notions essentielles permettant d"étudier les estimateurs de paramètres réels de lois de probabilités. Néanmoins, ces chapitres proposent quelques exemples d"estimation de paramètres vectoriels.Les chapitres consacrés à l"estimation par intervalle proposent un éventail large d"exercices
différents, permettant d"appréhender la plupart des cas concrets rencontrés dans les différents
domaines utilisant la statistique.Les chapitres consacrés aux tests d"hypothèses sont essentiellement consacrés à l"étude des
tests paramétriques dans le cas d"hypothèses simples et à l"étude de deux types de tests non
paramétriques, les tests d"ajustement et les tests d"indépendance.Les différents chapitres proposent toujours la même organisation : les énoncés, puis une rubrique
" Du mal à démarrer », et enn, les corrigés des exercices proposés. Chaque corrigé propose, en outre, un bilan " ce qu"il faut retenir ». Dunod - La photocopie non autorisée est un délit doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page vii #7Remerciements
Nous tenons, tout d"abord à exprimer toute notre gratitude à nos collègues de l"École Centrale de
Paris et de l"École Spéciale des Travaux Publics, pour nous avoir incités à élaborer cet ouvrage et
pour nous avoir fourni de nombreux conseils de rédaction. En particulier, nous tenons à remercier, Alain MARRET et Michel LUCIEN, pour leur apport lors de l"élaboration du contenu de cet ouvrage. Nos remerciements vont ensuite à Franck PHAN, pour son aide précieuse pour l"utilisation de Latex et donc de la réalisation de la maquette de cet ouvrage. Enn, nous tenons également à remercier vivement les Éditions DUNOD, Anne Bourguignon etBenjamin Peylet, pour leur accueil, leur compétence et leur grande compréhension au cours de la
réalisation de cet ouvrage.Thérèse PHANetJean-Pierre ROWENCZYK
doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page viii #8 1Probabilités
RAPPEL DE COURS
1.1 Rappels de Mathématiques
a) Opérations sur les ensembles SoitVun ensemble etA,B... des parties deV.SiAdésigne le complémentaire deAdansV, alors nous avons :A∞A=V
A∞B=A?B
A∞B=(A?B)∞(A?B)∞(A?B)
A→∞
i (A?B i ?si les évènementsB i sont incompatibles entre eux ?et siV→∞ i B i b) Analyse combinatoireNous rappellons ici quelques résultats :
Nombre d"arrangements depobjets pris parminavec répétition pn =n p Nombre d"arrangements depobjets pris parminsans répétition A pn =n(n-1)...(n-p+1)=n! (n-p)! Nombre de combinaisons depobjets pris parminavec répétition K pn =C p n+p1 Nombre de combinaisons depobjets pris parminsans répétition C pn =n! p!(n-p)!=A pn p!Nombre de permutations denobjets
Per(n)=n!
doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page 1 #9 21Probabilités
1.2 Axiomes du calcul des probabilités
a) GénéralitésLa théorie des probabilités repose sur l"étude de phénomènes aléatoires. Une expérience est dite
aléatoire si on ne peut pas prévoir son résultat et si répétée dans les mêmes conditions, elle peut
donner des résultats différents. Les résultats possibles de cette expérience constituent l"ensemble
fondamentalV. Un événement aléatoire est une assertion relative au résultat de l"expérience.
On identifie usuellement l"événement aléatoire et la partie deVpour laquelle cet événement est
réalisé. Si P est une probabilité définie surV,etsiAetBsont deux parties deV,ona:P(∞)=0etP(V)=1
P(A)=1P(A)
P(A?B)=P(A)+P(B)P(A∂B)
P(A?B)=P(A)+P(B)siA∩B=
b) Probabilités conditionnellesOn définit la probabilité conditionnelle de l"événementAsachant que l"événementBest réalisé,
par :P(A/B)=P(A∂B)
P(B) c) Formule de décompositionSi l"ensemble des partiesU
j deVforme un système complet d"événements, c"est-à-dire si lesU j sont indépendants et si leur réunion formeVtout entier, alors : P(A)= n j=1 P(A/U j )P(U j d) Indépendance de deux événementsAetBindépendantsP(A∂B)=P(A)P(B)
e) Probabilités des causes ou probabilités de BAYESP(A/B)=P(A∂B)
P(B)=P(B/A)P(A)P(B)
Si l"ensemble des partiesA
i deVforme un système complet d"événements, P(A k /B)=P(B/A k )P(A k i P(B/A i )P(A i doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page 2 #10Rappel de cours3
1.3 Notion de variable aléatoire
Lorsque l"ensemble fondamentalVest tout ou partie de l"ensemble des réelsR, le conceptd"événement aléatoire est remplacé par celui de variable aléatoire. On distingue usuellement :
1.les variables aléatoires discrètes pour lesquelles l"ensembleVest un ensemble discret de valeurs
numériques (par exempleNensemble des entiers naturels) 2. les variables aléatoires continues pour lesquelles l"ensembleVest un intervalle deRouRtout entier. a) Fonction de répartitionOn appelle " Fonction de répartition d"une variable aléatoire X » l"application F deRdans[0,1]
définie par :F(x)=P(X b) Variable aléatoire discrète On définit la probabilité attachée en un pointxdu domaine de définition de la variable aléatoireXdiscrète par : P(X=x)
Fonction de répartition deX:
F(x)=P(X tP(X=t)
c) Variable aléatoire continue On dit que la variable aléatoireXde fonction de répartitionFest continue si on peut définir une fonction densité de probabilitéfdeXvérifiant : f(x)=F (x)ouF(x)=→ x f(t)dt La probabilité attachée au segment [a,b] est alors : P[aXb]=→
b a f(x)dx=F(b)F(a) d) Formule de changement de variables €Cas discret p y =P(Y=y)=P(Xw 1 (y))=∞ x?w 1 (y) P(X=x)
?Dunod - La photocopie non autorisée est un délit doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page 3 #11 41
Probabilités
€Cas continu west monotone croissante G(y)=P(Y -1 (y))=F?w -1 (y)? west monotone décroissante G(y)=P(Y -1 (y))=1P[XG(y)=1F?w
-1 (y)? wn"est pas monotone G(y)=P(Y 1 ···+P(XI
n oùI 1 ,...,I n sont les intervalles de la variable aléatoireXqui correspondent au domaineY
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P(X=x)
Fonction de répartition deX:
F(x)=P(X tP(X=t)
c) Variable aléatoire continue On dit que la variable aléatoireXde fonction de répartitionFest continue si on peut définir une fonction densité de probabilitéfdeXvérifiant : f(x)=F (x)ouF(x)=→ x f(t)dt La probabilité attachée au segment [a,b] est alors : P[aXb]=→
b a f(x)dx=F(b)F(a) d) Formule de changement de variables €Cas discret p y =P(Y=y)=P(Xw 1 (y))=∞ x?w 1 (y)P(X=x)
?Dunod - La photocopie non autorisée est un délit doc" (Col. : Science Sup 19.3x250) 2012/4/27 14:21 page 3 #11 41Probabilités
€Cas continu west monotone croissanteG(y)=P(Y -1 (y))=F?w -1 (y)? west monotone décroissante G(y)=P(Y -1 (y))=1P[XG(y)=1F?w
-1 (y)? wn"est pas monotone G(y)=P(Y 1 ···+P(XI
n oùI 1 ,...,I n sont les intervalles de la variable aléatoireXqui correspondent au domaineY
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G(y)=P(Y -1 (y))=1P[XG(y)=1F?w
-1 (y)? wn"est pas monotone G(y)=P(Y 1 ···+P(XI
n oùI 1 ,...,I n sont les intervalles de la variable aléatoireXqui correspondent au domaineY
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···+P(XI
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