[PDF] [PDF] Variables Aléatoires

Définition 0 1 Une variable aléatoire X est une fonction de l'ensemble fondamental Ω à valeurs dans R, X : Ω → R Lorsque la variable X ne prend que des valeurs 



Previous PDF Next PDF





[PDF] Variables Aléatoires

Définition 0 1 Une variable aléatoire X est une fonction de l'ensemble fondamental Ω à valeurs dans R, X : Ω → R Lorsque la variable X ne prend que des valeurs 



[PDF] VARIABLES ALÉATOIRES - maths et tiques

Définition : Soit une variable aléatoire X définie sur un univers Ω et prenant les valeurs x1,x2, ,xn La loi de probabilité de X associe à toute valeur xi la probabilité 



[PDF] Variables Aléatoires

Aléatoires 1 Introduction 2 Variables Aléatoires Discrètes 2 1 Définition 2 2 Loi de Probablité 2 3 Fonction de Répartition 3 Variables Aléatoires Continues



[PDF] Cours et TD

b- Loi de Poisson Définition: Une variable aléatoire à valeurs dans N suit la loi de Poisson de paramètre I si P( X = n) = e- exin n C- Somme de deux variables  



[PDF] Variables aléatoires Lois et moments I Variables aléatoires II Lois

C'est là la notion de variable aléatoire Soit (Ω,P) un espace de probabilités Soit E un ensemble Définition 1 On appelle variable aléatoire à valeurs dans E une 



[PDF] Probabilités et variables aléatoires Préparation `a lagrégation

3 Variables aléatoires réelles 3 1 La loi 3 1 1 Définition Une variable aléatoire X sur Ω est une fonction X : (Ω,Σ) → R telle que pour tout intervalle I de P, 



[PDF] Loi dune variable aléatoire réelle - LAMA

Définition Soit X une variable aléatoire réelle On appelle fonction de répartition de X, notée F (ou FX si besoin), la fonction suivante :



[PDF] MODULE 6 VARIABLE ALÉATOIRE ALÉATOIRE - Réseau de l

MODULE 6 Variable aléatoire Définition 1 1 une variable aléatoire est une fonction entre un espace échantillonnal et les nombres réels telle que pour chaque 



[PDF] Variables aléatoires

Dans toute cette section, (Ω, T , P) désigne un espace probabilisé 1 1 Définitions et exemples Définition 1 : Une variable aléatoire X sur (Ω,T , 

[PDF] variable aléatoire pdf

[PDF] variable aléatoire discrète

[PDF] fonction de répartition d'une variable aléatoire discrète

[PDF] variable aléatoire exemple

[PDF] soliman et françois 1er

[PDF] fonction de distribution statistique

[PDF] produit scalaire deux vecteurs

[PDF] produit vectoriel de deux vecteurs dans le plan

[PDF] fonction de répartition d une variable aléatoire discrète

[PDF] multiplication coordonnées vecteurs

[PDF] variance

[PDF] multiplication d'un vecteur par un réel exercices

[PDF] produit vectoriel de deux vecteurs de dimension 2

[PDF] carré d'un vecteur

[PDF] multiplication de deux vecteurs colonnes

Chapitre2

VariablesAléatoires

aléatoires.

àvaleursdansR,X:Ω→R.

discrète.

UnvecteuraléatoireX:Ω→R

d estunefonctionX=(X 1 ,...,X d )àvaleursdansR d tellequelescoordonnéesX i soientdesvariablesaléatoires.

événement.

1 2 1 2 obtenu.Onaalors 1 2 )?→max(ω 1 2 17

18CHAPITRE2.VARIABLESALÉATOIRES

Ts'écritalors

T:Ω-!R

1 2 )?→inf{ω 1 2 desdifférentesvaleursdecettevariable. lafonctionF X F X :R→[0,1] derépartitionF X =F Y tellequelim x→-∞ F X (x)=0etlim x→+∞ F X

1.1Loid'unevariablediscrète

variablediscrèteàvaleursdans{x 1 ,...,x n }avecx 1 <...IP(X=x i )avecktelquex k k+1 1 ,...,x n ,...}avecx 1 <...IP(X=x i )avecktelquex k k+1

LessautsdelafonctionderépartitionF

X ontlieuenlespointsx i etlahauteurdusaut aupointx i estégaleàIP(X=x i pointsx i 1 ,...,x n }(ou{x 1 ,...,x n ,...}),la i ):i≥1}.(Eneffet,voirp.8)

Onremarqueque

1.pourtouti≥1,IP(X=x

i )?[0,1], 2. i≥1

IP(X=x

i )=1.(Eneffet,1=IP(X?R)= P i≥1

IP(X=x

i k23456789101112 k123456

IP(Y=k)1/363/365/367/369/3611/36

F Y (k)1/364/369/3616/3625/361

LafonctionderépartitiondeYest

101234567

0.1 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1

Fonction de Repartition de Y

1.2Loisdiscrètesusuelles

LoideBernoulli,B(p),avecp?]0,1[.

valeur0sielleestsaine(échec).

Laloiestdonnéepar:P(X=1)=pP(X=0)=1-p.

k?

20CHAPITRE2.VARIABLESALÉATOIRES

loiBinomialedeparamètresnetp.Ona

P(X=k)=

n k p k (1-p) n-k aveck?{0,1,..,n}.

OnnoteX

i lerésultatdelai

ème

expérience: X i

1silai

ème

expérienceestréussie

0silai

ème

expérienceestunéchec

OnaalorsX=X

1 +...+X n 2 marqués?

Laloiestdonnéepar:P(X=k)=

0 m k 1 A 0 N-m n-k 1 A 0 N n 1 A sik?{0,..,min(m,n)}. proportionde"poissonsmarqués".

LoiGéométrique,G(p),avecp?]0,1[.

aupremierlancer,audeuxième,...,auk ième lancer,....OnnoteXlenombredelancers nécessairespouravoirunsuccès.

Laloiestdonnéepar:P(X=k)=p(1-p)

k-1 aveck?N,k≥1. 1+x 2 +...+x n 1-x n+1 1-x i aveci≥1. loidePoisson.

LaloiestdonnéeparP(X=k)=

k k! e aveck?N.

Uneformuleutile:

e x =1+x+ x 2 2 x 3 3! k=0 x k k! existedesvariablespluscomplexes. ?x?RF X (x)= x f(t)dt

1.f(t)≥0pourtoutt?R,

2. f(t)dt=1.

Alorspourtoutx?R,IP(X=x)=0.

22CHAPITRE2.VARIABLESALÉATOIRES

IP(X=x)=IP(X?I)=

Z x x f(t)dt=0. b a f(t)dtcorrespondàl'airedela X .SiF X est X (x).

1.4Loisàdensitéusuelles

LoiUniforme,U([a,b]),aveca,b?R,a

Densité:

f(x)= 1 b-a six?[a,b] =0sinon

Fonctionderépartition:

F(x)=0six x-a b-a six?[a,b] =1six>b exponentielle.

Densité:

f(x)=λe -λx six≥0 =0six<0

Exponentielle(1)

Exponentielle(2)

0 0.5 1 1.5 2 1234
x

Densitédeloisexponentielles

Fonctionderépartition:

F(x)=0six<0

=1-e -λx six≥0 leurreste,quelquesoitleurâge.

LoiNormale(ouloiGaussienne),N

m,σ 2 ,avecm?R,σ>0réel. lorsd'uneexpérience).

Densité:

f(x)= 1 2πquotesdbs_dbs35.pdfusesText_40