Quatre exercices de vecteurs aléatoires.
que la consultation individuelle et privée sont interdites. Mathématiques. Vecteurs aléatoires discrets. Enoncés. Exercice 1.
Probabilités
Exercices d'application corrigés 2.3 Variables aléatoires discrètes . ... Les vecteurs aléatoires réels ont beaucoup de propriétés similaires à celles.
Exercices : Vecteurs aléatoires discrets
Année 2015/2016. Vecteurs aléatoires discrets. Feuille d'exercices. 1 Soient X et Y deux variables aléatoires à valeurs dans {0 1} telles que :.
Exercices corrigés
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})
Couples et vecteurs de variables aléatoires Préparation `a l
1 Couples et vecteurs aléatoires discrets. 1.1 Loi conjointe Exercice : Montrer que l'on définit bien ainsi la loi d'un couple aléatoire.
VECTEURS ALÉATOIRES DISCRETS Exercice 1. Soient X Y deux
Exercice 4. Soit ? ? R et soit (X
Exercices de M athématiques du SignalAléatoire M AA104
? ? ?2 = ?(1 ? ?) corrigé 21. Exercice. 22 variable aléatoire discrète. Soit X une variable aléatoire discr`ete `a valeurs dans {12
Probabilités et Applications
28 sept. 2004 3.3 Vecteurs aléatoires `a densité . ... 7 Quelques exercices corrigés ... En revanche si l'on conna?t la loi du couple discret (X
CHAÎNES DE MARKOV
4.4 Vecteurs aléatoires discrets . 5.4 Exercices : Introduction aux chaînes de Markov . ... 6.3 Exercices : dynamique d'une chaîne de Markov .
Variables al´eatoires `a plusieurs dimensions
d'une liste d'éxercices assez variés couvrant différents aspects des concepts vecteurs aléatoires discrets et de loi de probabilité respectives :.
[PDF] Exercices corrigés - IMT Atlantique
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})
[PDF] Probabilités
Exercices d'application corrigés 2 3 Variables aléatoires discrètes Il est facile de voir que X est un vecteur aléatoire si et seulement si toutes
[PDF] TD1 : Variables aléatoires réelles vecteurs - Basile de Loynes
TD1 : Variables aléatoires réelles vecteurs aléatoires Exercice 1 Soit F : R ? R la fonction définie pour x ? R par F(x) = ex
[PDF] TD01- COUPLES DE VARIABLES ALEATOIRES DISCRETES ET
TD02- VARIABLES ALEATOIRES CONTINUES : COUPLES VECTEURS ET INDEPENDANCE Exercice 15 Déterminer les densités de probabilité conjointe et marginales dans
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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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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
[PDF] Quatre exercices de vecteurs aléatoires - KlubPrepa
1) Déterminer la loi conjointe de (XY) 2) a) Déterminer les lois marginales de X et de Y b) Les variables aléatoires X et Y sont-elles indépendantes
[PDF] Couples et vecteurs de variables aléatoires Préparation `a l
Exercice : Montrer que l'on définit bien ainsi la loi d'un couple aléatoire La loi trinomiale est une extension de la loi binomiale Imaginons en effet une
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Mathématique du signal aléatoire Exercice 1 formule de Binôme corrigé 5 Exercice 6 calculs de probabilités Variable aléatoire discrète
Comment calculer la densité marginale ?
On trouve la densité marginale en appliquant la formule du cours (par intégration). Remarquons que X X est à valeurs dans [0,1] [ 0 , 1 ] , et donc que pX(x)=0 p X ( x ) = 0 si x?[0,1] x ? [ 0 , 1 ] . Si x?[0,1] x ? [ 0 , 1 ] , on en déduit pX(x)=?+???pX,Y(x,y)dy=?1?x02dy=2(1?x).Comment déterminer la loi d'un couple ?
Soit Z = (X,Y) un couple de variables aléatoires discrètes. Définition et Théorème: La loi du couple (X,Y), appelée loi de probabilité simultanée ou loi conjointe, est la loi de la variable aléatoire Z définie par l'ensemble des nombres pij, (0 ? pij < 1) tels que : pij = Pr(X = xi ? Y = yi).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 loi de probabilité d'une variable aléatoire discrète X se présente généralement sous forme de tableau. Elle donne les valeurs possibles prises par X et les probabilités associées à ces valeurs. Un joueur lance un dé équilibré à 6 faces : S'il obtient 1 ou 2, il ne gagne rien.
0500100015002000250030000.75
0.8 0.85 0.9 0.95 1Exercices de
Mathématiques du
Signal Aléatoire
MAA104
c?(2008) D.GHORBANZADEH dariush.ghorbanzadeh@cnam.frMath´ematique du signal al´eatoire
Exercice
1 formule de BinômeEn utilisant la formule de Binˆome (x+y)n=n?
k=0Cknxkyn-k, calculer les sommes suivantes : S 1=n? k=0CknS2=n? k=1kCkn S 3=n? k=1k(k-1)CknS4=n? k=1k2CknExercice
2 combinatoire Soit Ω un ensemble fini `aN´el´ements. On d´esigne parP(Ω) l"ensemble de tous les sous-ensembles de Ω. Montrer que card(P(Ω)) = 2N. L"ensemble deP(Ω) poss`ede comme `el`ements tous les sous-ensembles de Ω form´e de :0 ´el´ementil y en aC0N= 1 (∅ensemble vide)
1 ´el´ement
il y en aC1N=N(les singletons)2 ´el´ements
il y en aC2N=N(N-1)23 ´el´ements
il y en aC3N=N(N-1)(N-2)3!......N´el´ements
il y en aCNN= 1 (Ω lui-mˆeme)Alors, card(P(Ω)) =N?
i=1CiN= 2N. corrig´e 2Exercice
3 combinatoire Trouver toutes les compositions possibles d"une famille de4 enfants qui comprend deux filles et deux gar¸cons. Il y aC24= 6 possibilit´es :{(ffgg),(fgfg),(fggf),(ggff),(gfgf),(gffg)} corrig´e 3Math´ematique du signal al´eatoire
Exercice
4 partition On consid`ere Ω l"ensemble des familles ayant 3 enfants et ond´esigne par E1, E2, E3, E4les ´ev`enements suivants :
E1={lafamilleaauplusdeuxfilles}
E2={lafamillen?apasdefille}
E3={lafamilleaunefille}
E4={lafamilleadeuxfilles}
Montrer queE2, E3, E4foment une partition deE1.
On a :E
E2={(ggg)}
E3={(fgg),(gfg),(ggf)}
E4={(ffg),(fgf),(gff)}
corrig´e 4Exercice
5 calculs de probabilités Lorsque Nicolas joue aux ´echcs contre Louis, il gagne 5 foisplus souvent que ce dernier. Quelle est la probabilit´e que Nicolas gagne une partie? PosonsN={Nicolas gagne}etL={Louis gagne}. On cherche alors `a calculerP(N) sachant queP(N) = 5P(L). Or, par dfinition de la probabilit´e totale, on aP(N) +P(L) = 1. donc , 6P(L) = 1 soitP(L) =1
6, on en d´eduit :P(N) = 1-16=56.
corrig´e 5Exercice
6 calculs de probabilités Soit (Ω,P(Ω),P) un espace probabilis´e etA,Bdeux ´ev´enements deP(Ω)2. Montrer que l"on a
Math´ematique du signal al´eatoire
Exercice
7 calculs de probabilités Soit (Ω,P(Ω),P) un espace probabilis´e etA,B,Ctrois ´ev´enements deP(Ω). On donne :P(A) = 0,65,P(A∩B) = 0,15,P(B∩C) = 0,1,P(A∩C) = 0,1,P(A∩B∩C) = 0,05.
On poseH1=A?(B∩C),H2=A∩(B?C) etH3={niA,niB}.1. CalculerP(H1) etP(H2).
2. CalculerP(H3) siP(B) = 0,35.
Exercice
8 calculs de probabilités Un ´etudiant, soucieux de ses r´esultats, estime `a 60% ses chances de r´eussir son cours de Math´ematiques, `a 85% ses chances de r´eussir son cours d"Informatique et `a 50% ses chances de r´eussir les deux mati`eres. Calculer la probabilit´e :1. qu"il r´eussisse en Math´ematiques, mais pas en Infortmatique
2. qu"il r´eussisse en Informatique, mais pas en Math´ematiques
3. qu"il r´eussisse dans au moins une de ces deux mati`eres.
Exercice
9 calculs de probabilités On consid`ere le syst`eme d"´equations d"inconnus (x,y), dans lequela,b,cd´esignent trois param`etres r´eels :?x-2y= 3 ax-by=c Pour d´eterminer les coefficientsa,b,cl"on lance, trois fois, un d´e parfait dont les faces sont num´erot´ees de 1 `a 6 : le premier num´ero sorti donnea, le secondbet le trisi`emec.1. Calculer les probabilit´esp1,p2,p3, pour que le syst`eme ainsi obtenu ait
respectivement : une infinit´e de solutions; aucune solution; une solution unique.2. Quelle est la probabilit´e pour que le syst`eme admette lasolution unique (3,0).
Math´ematique du signal al´eatoire
Exercice
10 calculs de probabilités On lance un d´e parfait deux fois. Calculer la probabilit´e que la somme des points onbtenus soient sup´erieure ou ´egale `a 4 et que le premier point soit plus grand ou´egal au deuxi`eme point.
Le d´e ´etant parfait on a donc :P(A) =card(A)36. Pour d´eterminer le cardinal deAon a :
On peut donc ´ecrireAsous la formeA=6?
j=1M Du fait queM1,...M6sont disjoints on a : card(A) =6? j=1card(Mj). Or, card(Mj) = 6-max(4-j,j) + 1En tenant compte de :
max(4-j,j) =?4-jsij= 1 jsij= 2,...,6 on obtient : card(A) =6? j=1(7-max(4-j,j)) = (7-(4-1)) +6? j=2(7-j) = 19D"o`uP(A) =19
36.corrig´e 10
Math´ematique du signal al´eatoire
Modèles d'urne
Une urne contientnboules,n1du typeA,n2de typeB. Un tirage consiste `a extraire une boule de l"urne et `a noter son typeAouB(n≥2,n1≥1 ,n2≥1). On effectueNtirages; soitω={ω1,...,ωN}´ev`enement associ´e. Parmi lesNtirages il y en aN1du typeAetN2=N-N1du typeB. Notons :Ai={i-`eme tirage est du typeA}etBi={i-`eme tirage est du typeB} on a :P(Ai) =n1 netP(Bi) =n2n.Modèle du tirage avec remise (N≥1)
Apr`es chaque tirage on remet la boule dans l"urne; des ´ev`enements associ´es `a des tirages diff´erents sont mutuellement ind´ependants. Toutes les boules pr´esentes dans l"urne ont la mˆeme probabilit´e d"ˆetre tir´ees.On a donc
P({ω}) =?n1
n?N1?n2n?
N2 Apr`es chaque tirage on ne remet pas la boule dans l"urne. A chaque tirage toutes les boules pr´esentes dans l"urne ont la mˆeme probabilit´e d"ˆetre tir´ees.On a donc
P({ω}) =CN1n1CN2n2
Math´ematique du signal al´eatoire
Exercice
11Modèle d"urne
Un joueur de bridge poss`ede dans sa main 13 cartes d"un jeu de52 cartes distribu´ees au hasard. Calculer la probabilit´e qu"il ait:1. un as exactement.
2. au moins un as.
3. un as et un roi.
4. au moins un as et au moins un roi.
Exercice
12Modèle d"urne
Une urne contientnboules dontn1rouges,n2blanche etn3bleues. On en tire 3 boules (sans les remplacer), calculer la probabilit´e pourque1. toutes les trois soient rouges;
2. deux soient rouges et une blanche;
3. au moins une soit blanche;
4. il y ait une de chaque couleur;
5. les boules soient tir´ees dans l"ordre bleue, blanche et rouge.
Exercice
13 probabilité conditionnelle Une urne contient 7 boules blanches et 5 boules rouges. On extrait 2 boules sans remise. Quelle est la probabilit´e d"obtenir deux boules blanches? Que la deuxi`eme soit blanche? Notons :A={premi`ere boule blanche}etB={deuxi`eme boule blanche}. AlorsP(2boules blanches) =P(A∩B) =P(A)P(B|A) =7
127-112-1
P(deuxi`emebouleblanche) =P(B) =P(B∩(A?Ac)) =P((B∩A)?(B∩Ac)) =P(B∩A) +P(B∩Ac) =P(A)P(B|A) +P(Ac)P(B|Ac) =7127-112-1+5127-012-1
corrig´e 13Math´ematique du signal al´eatoire
Exercice
14 probabilité conditionnelle On lance un d´e dont les faces sont num´erot´ees de 1 `a 6. Les faces 3 et 6 sont blanches. Les faces 1 , 2 et 4 sont rouges. La face 5 est bleue. On suppose que le d´e est truqu´e et on a les probabilit´es des ´ev´enements ´el´ementaires suivantes : P({1}) = 0,1 ;P({2}) =P({3}) =P({4}) = 0,2 ;P({5}) =P({6}) = 0,15 Quelle est la probabilit´e d"obtenir une face avec un num´ero pair sachant que la face est blanche? NotonsA={face blanche}etB={num´ero pair}. On cherche la probabilit´eP(B|A). On a :P(B) =P({2}) +P({4}) +P({6}) = 0,55 etP(A) =P({3}) +P({6}) = 0,35. De plusP(A∩B) =P({6}) = 0,15 d"o`uP(B|A) =0,150,35=37.
corrig´e 14Exercice
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