[PDF] Exercices corrigés où Fn est la fonction





Previous PDF Next PDF



Variables aléatoires continues

TD Probabilités feuille n? 6. Variables aléatoires continues. Exercice 1 Soit X une variable aléatoire dont la fonction de répartition est donnée par.



Cours et exercices corrigés en probabilités

3.7 Fonction génératrice des moments d'une v.a. continue . On appelle fonction de répartition de la v.a. (variable aléatoire) X la fonction F définie.



Exercices corrigés

où Fn est la fonction de répartition associée à fn et F la fonction de Soient X une variable aléatoire absolument continue à valeurs dans R et Y une va ...



Exercices de probabilités avec éléments de correction Memento

Fonction de répartition (si d = 1) : FX(t) = P(X ? t) t ? R Exercice 1. ... Soit X



Exercices et problèmes de statistique et probabilités

2. les variables aléatoires continues pour lesquelles l'ensemble ? est un intervalle de On appelle « Fonction de répartition d'une variable aléatoire X ...



Chapitre 5 : Variables aléatoires discrètes

c) Calculer P(X ? 3). Exercice 5.2 : Définition : La fonction de répartition d'une variable aléatoire discrète est la fonction réelle définie par :.



Correction TD no 3.

Exercice 1 : On utilisera le lemme suivant. 1 Lemme Soit X une variable aléatoire continue telle que sa fonction de répartition F est dérivable sauf aux.



Feuille dexercice Proba

x ? (1 ? exp(?x)) sur ]0 ?[. Exercice 6. Soit X une variable aléatoire continue avec densité de probabilité f(x) et fonction de répartition F(x).



Khâgne B/L Correction Exercices Chapitre 12 - Variables aléatoires

(ii) f est continue sur R sauf éventuellement en un nombre fini de points 12.4 Soit X une variable aléatoire dont la fonction de répartition F est ...



Les variables aléatoires continues Exercices solutionnés

16 Oct 2000 Exercice. Déterminez une fonction de densité correspondant à chacune des fonctions de répartition suivantes. a) F (x) ? . -.



[PDF] Variables aléatoires continues

Pour tout x ? I f(x) = F (x) Comment déterminer la fonction de répartition d'une variable aléatoire continue ? On suppose connue f la densité de probabilité 



[PDF] Exercices corrigés - IMT Atlantique

Soit une variable aléatoire X distribuée selon la loi E(?) 1 Donner l'expression de la fonction de répartition F?(x) = P[X x] et de la



[PDF] TD 5 : Variables aléatoires continues

1) Vérifier qu'il s'agit bien d'une densité de probabilité et calculer sa fonction de répartition 2) Déterminer ? sachant que la durée de vie moyenne d'une 



[PDF] Correction TD no 3

Exercice 1 : On utilisera le lemme suivant 1 Lemme Soit X une variable aléatoire continue telle que sa fonction de répartition F est dérivable sauf aux



[PDF] Cours et exercices corrigés en probabilités - ese-orandz

3 7 Fonction génératrice des moments d'une v a continue On appelle fonction de répartition de la v a (variable aléatoire) X la fonction F définie



[PDF] VARIABLES ALÉATOIRES CONTINUES

Si X est une variable aléatoire de densité f la fonction de répartition est donnée par F(x) = ? x ?? f(t)dt Exercice 2 1 On considère une variable 



[PDF] Khâgne B/L Correction Exercices Chapitre 12 - Variables aléatoires

En conclusion h est bien une densité de probabilité Prenons X une variable aléatoire qui admette h pour densité Notons H sa fonction de répartition Par 



[PDF] CHAPITRE 3 VARIABLE ALÉATOIRE CONTINUE 31 Variable

Déduire la fonction de répartition de la v a réelle Y 4 Calculer la probabilité suivante : P(Y > 2?) Corrigé exercice 3 6 1 Rappeler la fonction de 



[PDF] Exercices - chapitre 2: Variables aléatoires

Chercher la fonction de répartition F de X (et construire son graphe) Y est donc une variable aléatoire continue dont la densité de probabilité



Exercices corrigés -Variables aléatoires à densité : théorie générale

Exprimer la fonction de répartition de X X à l'aide de la fonction de répartition ? ? de la loi normale centrée réduite Calculer sa densité Démontrer que E(X) 

  • Comment déterminer la fonction de répartition d'une variable aléatoire continue ?

    La fonction de répartition d'une variable aléatoire X est la fonction définie pour tout t ? R par FX (t) = P(X ? t). Autrement dit, FX (t) est la probabilité de l'événement ”la valeur de X est inférieure ou égale `a t”.
  • Comment savoir si une fonction est une fonction de répartition ?

    Fonctions de répartition discrètes, continues et empiriques
    F est une fonction de répartition si F(x) = P(X ? x). Si la v.a est discrète, il s'agit d'une fonction en escaliers. Soit pi la probabilité que X prenne la valeur xi.
  • Comment déterminer la loi de XY ?

    La loi du couple (X, Y ) est définie par l'ensemble des probabilités : IP(X = x, Y = y) pour toutes valeurs possibles x et y. De même, pour y ? DY , on a IP(Y = y) = ?x?DX IP(X = x, Y = y).
  • La courbe bleue représente la densité de la loi normale d'espérance et de variance et la courbe verte représente la densité de la loi normale centrée réduite. Complétez l'affirmation suivante. Soit une variable aléatoire de loi normale d'espérance et de variance .
Exercices corrigés

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 sur les détails que nous venons de donner. Mais nous avons voulu donner ces détails pour montrer comment les différents résultats de la théorie s"articulent pour établir l"intégrabilité de la fonction considérée.

2) Il y a plusieurs façons de procéder. La plus simple est de faire un dessin. Si l"on

veut absolument faire des calculs, une solution classique consiste à considérer la fonctionh(x)AEex¡x¡1 définie pour tout réelxet à étudier le sens de variation de h. On ah0(x)AEex¡1Ê0 pourxÊ0. On en déduit quehest croissante sur [0,1[. cela implique queh(x)Êh(0) pour toutxÊ0 et commeh(0)AE0, nous obtenons le résultat voulu.

3) Nous avons³

1¡xn

nAEenln¡1¡xn . Pournassez grand, nous pouvons écrire : ln

1¡xn

AE¡xn

Åxn

"³xn avec lim t!0"(t)AE0. On a donc :³

1¡xn

nAEe¡xÅx"(x/n), d"où le résultat.

EXERCICES PARTIE I7

f n(x)AE³

1¡xn

nxa¡11]0,n](x)

Par la question 2, 1¡xn

Ée¡x/npourxÊ0. Donc, pourxÉn,¡1¡xn nÉe¡x. On a simplement versh. Nous sommes dans les conditions d"applications du théorème de la convergence dominée. D"où le résultat. EXERCICE1.4.-[Une autre application de la convergence dominée] 1.

P ourquoil"intégralecnAER

on écrire que :cnAE2R1

0gn(x)dx?

2. a) Montrer que pour tout réelx:¡1Åx2/n¢(nÅ1)/2Ê1Åx2/2. b) Montrer que l"applicationx2R7¡!11Åx2/2est intégrable. 3. O nv eutcalcul erla li mitede cnlorsquentend vers l"infini. a) Montrer que lim ngn(x)AEe¡x2/2;

Solution

1) La valeur de l"intégralecnAEZ

R gn(x)dxexiste dans [0,1[ cargnÊ0 et est mesu- rable. Commegnest paire, on acnAE2Z 1 0 gn(x)dx.

2a) On posefn(t)AE(1Åtn

)nÅ12

¡1¡t2

,tÊ0 f

0n(t)AEnÅ12nµ

1Åtn

n¡12

¡12

AE12 nÅ1n

1Åtn

n¡12

¡1!

CommenÊ1 ettÊ0, on a (1Åtn

)n¡12

Ê1, ce qui implique quenÅ1n

(1Åtn )n¡12

¡1Ê0.

Doncf0n(t)Ê0 pourt2[0,1[ etfnest croissante sur [0,1[. Commefn(0)AE0, on a f n(t)Êf(0)AE0, ce qui implique le résultat.

2b) On a :

Z1

011Åx22

dxAEZ 1

011Åx22

dxÅZ 1

111Åx22

dx

8PROBABILITÉS POUR L"INGÉNIEUR

L"intégrale

Z 1

011Åx22

dxest finie carx7!11Åx22 est définie et continue sur [0,1].

PourxÊ1,11Åx22

Ê2x

2. OrZ

1 11x

2dxAE·

¡1x

1 1

AE1. DoncZ

quotesdbs_dbs33.pdfusesText_39
[PDF] fonction de densité loi uniforme

[PDF] exercices corrigés de probabilité s3

[PDF] variable aléatoire discrète exercice corrigé

[PDF] probabilité matlab

[PDF] somme de loi exponentielle

[PDF] densité logement ? l'hectare

[PDF] densité urbaine définition

[PDF] calcul densité résidentielle

[PDF] densité batie definition

[PDF] calcul densité urbaine

[PDF] formes urbaines et densité

[PDF] variable aléatoire ? densité exercice corrigé

[PDF] calcul densité ? l hectare

[PDF] densité métaux

[PDF] densité inox 316l