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Probabilit es continues - Paris Descartes
Si une loi est sym etrique par rapport a la valeur , sa moyenne et sa m ediane co ncident et valent Dans ce cas, son ieme q-quantile et son (q i)eme quantile sont sym etriques l’un de l’autre par rapport a a : F 1 X i q = F 1 X q i q F 1 X (1 10) F 1 X (9 10) 27/99
COURS de STATISTIQUE et PROBABILITÉS
STATISTIQUE et PROBABILITÉS Cours et exercices : Philippe Leclère STAT01 COURS Octobre 2000 On peut déjà avoir une idée de la moyenne STAT01 COURS Octobre 2000
DE LA MOYENNE À L’ESPÉRANCE ; ÉCART TYPE
Probabilités (= ) , , , , CORRECTION QUESTION 1 «Si cette politique est appliquée, il y aura en moyenne plus de garçons que de filles dans
Probabilités et statistiques Travaux pratiques avec Matlab
Probabilités et statistiques Travaux pratiques avec Matlab Stefan Le Coz1 1 Ce document est librement inspiré de polycopiés dont je disposais lors de son écriture (2005) À l’époque, je n’avais pas pris la peine de faire de bibliographie et je n’ai pas gardé trace des document dont je me suis inspiré Malgré les apparences, il
Statistiques appliquées au marketing
moyenne arithmétique Quand on dira "moyenne" sans préciser, il s'agira toujours de celle-ci Il existe d'autres moyennes, nous allons en voir trois : la quadratique, l'harmonique, la géométrique La moyenne quadratique, c'est la racine carrée de la moyenne des carrés; c'est à dire qu'on calcule
Introduction aux méthodes statistiques
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Approximations des lois
Convergence en moyenne d’ordre k: • On dit qu’une suite de variables aléatoires (Xn)n converge en moyenne d’ordre k une variable aléatoire X si: • Si k=2, on dit «convergence en moyenne quadratique » lim ( − )=0 →∞ k n n E X X Prof Mohamed El Merouani 22
Nombre de salariés 2 3 4 5 6 7 8 - éducmat
Classe de 4e – Chapitre 8 – Statistiques et probabilités – Fiche D Énoncés Exercice 12 On donne les performances en saut en hauteur des élèves d'une classe de troisième Les hauteurs sont données en centimètres 1 Préciser la population et le caractère étudiés 2 Calculer un indicateur de dispersion de cette série 3
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Probabilites continues
Julie Delon
1/99Plan du cours
PART 1: Introduction
PART 2: Esperance, variance, quantiles
PART 3: Lois usuelles
PART 4: Loi normale et cie
PART 5: Lois jointes, independance
PART 6: Theoremes limites
2/99Premiere partie I
Introduction
3/99Du discret au continu
Denition
Une variable aleatoire (abbr. v.a) reelle est une applicationmesurable X: !R !7!X(!)Unevariable aleatoire discreteprend ses valeurs dans un ensemble ni ou denombrablelance de de,X( ) =f1;2;3;4;5;6gnombre de photons emis par une source lumineuse pendant 1s,X( ) =N4/99Du discret au continu
Denition
Une variable aleatoire (abbr. v.a) reelle est une applicationmesurable X: !R !7!X(!)Unevariable aleatoire continuepeut prendre une innite non denombrable de valeurs, par exemple dans un intervalle ou sur toutR.taille des individus d'une population,X( ) = [0;M]temps d'attente a la poste,X( ) =R+taux de cholesterol,X( ) =R+poids a la naissance,X( ) = [0;m]... 4/99 Loi d'une variable aleatoire : du discret au continu0246810121416051020:15/99
Loi d'une variable aleatoire : du discret au continu051015051020:15/99
Loi d'une variable aleatoire : du discret au continu051015051020:15/99
Loi d'une variable aleatoire continue
SiXa une loi continue, la probabilite queXprenne une valeur bien preciseaest en general nulle.On ne peut donc pas denir la loi deXen se contentant de donner ses probabilites elementairesP[X=a] pour touta.SiXdesigne le taux de cholesterol d'un individu, alorsP[X= 0:53969252982mgjl] = 0.On s'interesse plut^ot a la probabilite queXsoit dans un intervalle donne [a;b], ou
qu'il soit inferieur a une valeur donneea. 6/99Du discret au continu
Exercice
On jette un stylo sur une table, et on noteXl'angle (non signe, donc entre 0 et) qu'il forme avec le bord de la table. Quelle est la loi deX? Comment peut-on la representer graphiquement? Quelle est la probabilite de l'evenementf3 X2 g?7/99Densite de probabilite
Denition
Une variable aleatoireXest ditea densitelorsqu'il existe une fonction positive fX:R!R+telle que
P(aXb) =Z
b a fX(x)dxpour tousa;b2R;ab:
Cette fonctionfXest appeleedensitedeX.remarque: on peut prendrea=1oub= +1dans cette formule.baLa probabiliteP(aXb)corres-
pond a l'aire du domaine situe sous le graphe defXentre les abscissesa etb.R +11fX(x)dx=P(X2R) = 1. Il faut toujours penser a le verier!8/99
Densite de probabilite
Denition
Une variable aleatoireXest ditea densitelorsqu'il existe une fonction positive fX:R!R+telle que
P(aXb) =Z
b a fX(x)dxpour tousa;b2R;ab:
Cette fonctionfXest appeleedensitedeX.remarque: on peut prendrea=1oub= +1dans cette formule.baLa probabiliteP(aXb)corres-
pond a l'aire du domaine situe sous le graphe defXentre les abscissesa etb.R +11fX(x)dx=P(X2R) = 1. Il faut toujours penser a le verier!8/99
Calculer la loi d'une variable a densite, c'est calculer sa densite! 9/99P[X=x]
Si la variable aleatoireXa une densitefX, alors pour toute valeura, la probabilite queXprenne la valeuraest0!!!P(X=a) =P(aXa) =Z
a a fX(x)dx= 0
On s'interesse plut^ot a la probabilite queXprenne ses valeurs dans un intervalle donne [a;b] 10/99Decrire une loi
M^eme terminologie que pour des distributions discretes : dyssymetrie (skewness), moyenne, variance, median, mode, quantiles, etc. 11/99Exercice
Exercice
Parmi les fonctions suivantes, lesquelles sont des densites de probabilite?1f(x) =8 :x+ 1 si1x01xsi 0x11
0 sinon.2f(x) =(
x2si 0x10 sinon.3f(x) =(
2cos(x) si 0x2
0 sinon.4f(x) =(
34(1x2) si1x1
0 sinon.
12/99Fonction de repartition
Denition
Lafonction de repartitiond'une variable aleatoireXest la fonction denie pour tout t2Rpar FX(t) =P(Xt):
Autrement dit,FX(t) est la probabilite de l'evenement "la valeur deXest inferieure ou egale at".F XF XFigure:Exemples de fonctions de r epartitiond'une va riablediscr eteet d'une va riablecontinue. 13/99Proprietes de la Fonction de repartition
FX(t)2[0;1] pour toutt2R;F
Xest une fonctioncroissantelim
x!1FX(x) = 0 et limx!+1FX(x) = 1pour toutaProposition
Si la fonction de repartitionFXest derivable, alorsXest une variable a densite et sa densite est la derivee deFX: fX=F0XExercice
On jette un stylo sur une table, et on noteXl'angle (non signe, donc entre 0 et) qu'il forme avec le bord de la table. Quelle est la fonction de repartition de la loi deX?15/99Deuxieme partie II
Esperance, variance, quantiles
16/99Esperance
Denition
SoitXune variable aleatoire continue de densitefX, son esperance estE[X] =Z
R tfX(t)dt;
lorsque cette integrale est bien denie.Si l'integrale precedente n'est pas convergente, alors l'esperance deXn'est pas denie.
E[X] est une moyenne ponderee des valeurs que peut prendreX. 17/99Proprietes de l'esperance
Proposition
Soient X et Y deux variables aleatoires et2Run nombre reel, on a alorsE() =E(X) =E(X)E(X+) =E(X) +E(1X+2Y) =1E(X) +2E(Y)BAttention cependant, meme si l'esperance admet beaucoup de proprietes qui la
rendent agreable, elle ne respecte pas en general la multiplication (E(XY)6=E(X)E(Y)), sauf pour des variables independantes. 18/99Proprietes de l'esperance
Proposition
SoientXune variable aleatoire continue de densitefX, etg:R!Rune fonction quelconque. L'esperance deg(X) se calcule ainsi :E(g(X)) =Z
R g(x)fX(x)dx:BIl se peut tres bien queE(g(X)) n'existe pas alors queE(X) existe! 19/99Esperance
Que pouvez-vous dire des esperances relatives de ces densites?1050510051020:10:150:220/99Esperance
Que pouvez-vous dire des esperances relatives de ces densites?105051000:10:20:30:420/99Variance
Denition
SoitXune variable aleatoire continue de densitefX, sa variance estVar[X] =E[(XE[X])2] =Z
R (tE[X])2fX(t)dt =E[X2]E[X]2=Z R t2fX(t)dt Z R tfX(t)dt
2lorsque ces integrales sont bien denies.La variance est un nombre positif, qui peut ^etre inni m^eme si l'esperance existe.
Denition
L'ecart-typed'une variable aleatoireXest la racine carree de sa variance : (X) =pVar(X):21/99Proprietes de la variance
Proposition
Soit X une variable aleatoire et2Run nombre reel, on a alorsVar() =Var(X+) =Var(X) =22/99Proprietes de la variance
Proposition
Soit X une variable aleatoire et2Run nombre reel, on a alorsVar() = 0Var(X+) =Var(X)Var(X) =2Var(X)22/99
Variance
Que pouvez-vous dire des variances de ces densites?105051000:10:20:30:423/99Quantile
Denition
Lesquantilesd'une distributionfsont les valeurs permettant de diviser le support dela distribution en intervalles de poids egaux.On parle de q-quantile lorsqu'on divise le poids de la distribution en q intervalles. Il y
en aq1Par exemple2-quantile = median
3-quantile = tercile
4-quantile = quartile
10-quantile = decile
Lesq-quantiles de la distributionfXde fonction de repartitionFXsont les valeurs F 1 Xiq ;i2 f1;:::;q1g 24/99Exercice
Exercice
SoitXune variable aleatoire de densite
fX(x) =(
43x1=3si 0x1
0 sinon.1Quelle est la fonction de repartition deX?2Quelle est l'esperance deX?3Quelle est la variance deX?4Quelle est la probabilite de l'evenementf13
X12 g?5Quelles sont les terciles de la loi deX?25/99 Decrire une loi : relation entre moyenne et median 26/99Cas des lois symetriques
Si une loi est symetrique par rapport a la valeur, sa moyenne et sa mediane concident et valent. Dans ce cas, soniemeq-quantile et son (qi)emequantile sont symetriques l'un de l'autre par rapport aa: F1 Xiq =F1 Xqiq F 1X(110)F
1X(910)
27/99Troisieme partie III
Lois usuelles
28/99Loi uniforme
Denition
La loi uniforme sur un intervalle [;] est la loi de densite f(x) =1six2[;];
0 sinon.
On noteX U([;]) ("Xsuit la loi uniforme sur [;]").Dans l'exemple du stylo qui tombe sur une table, il est raisonnable de supposer que
l'angleXsuit la loi uniforme sur [0;]. On aura donc par exemple : P X2 =Z 2 01 dx=12 ou encore : P4 X2 =Z 2 41dx=14 :29/99
Fonction de repartition d'une loi uniforme
SiXsuit la loi uniforme sur [;], on a
fX(x) =
1six2[;];
0 sinon,
et donc FX(x) =8
:0 six xsix2[;];1 six20246810051020:10:150:22024681000:20:40:60:81
Figure:Densit e( agauche) et fonction de r epartition( adroite) de la loi unifo rmesur l'intervalle [2;7].30/99Loi uniforme
ExerciceSoitXune variable aleatoire de loi uniforme sur [;]. Calculez l'esperance et la variance deX.31/99Loi exponentielle
Denition
Soita>0 un reel. On dit queXsuit la loi exponentielle de parametreasi elle admet la densite fX(x) =aeax1R+(x) =aeaxsix0;
0 sinon.Sa fonction de repartition est :
FX(x) =Z
x 1 fX(t)dt=1eaxsix0;
0 sinon.
32/99Loi exponentielle
La loi exponentielle est souvent utilisee pour modeliser la loi de temps d'attente ou dedurees de vie (aest l'inverse du temps d'attente moyen).duree de vie d'une ampoule, d'un appareil electrique
temps jusqu'au prochain tremblement de terre temps d'attente a la poste...2024681000:511:52
2024681000:20:40:60:81
Figure:Densit e( agauche) et fonction de r epartition( adroite) de la loi exp onentielle.Courb e cyan poura= 1 et rouge poura= 3 33/99Esperance et variance d'une variable de loi exponentielle ExerciceSoitXune variable aleatoire de loi exponentielle de parametrea>0.X admet la densite f
X(x) =aeax1R+=aeaxsix0;
0 sinon.:
Calculez l'esperance et la variance deX.34/99
Esperance deX
CalculonsE(X) :
E(X) =Z
R xfX(x)dx=Z
+1 0 xaeaxdx: On fait une integration par parties avecu=x,u0= 1 etv0=aeax,v=eax:E(X) =x(eax)+1
0Z +1 0 (eax)dx = 0 + Z +1 0 eaxdx= 1a eax +1 0 =1a AinsiE(X) =1a
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