15 févr. 2010 Inégalité de Markov. Elle est aussi appelée de Tchebychev de Bienaymé-Tchebychev (prouvée vers 1869)
Rappels d'intégration Intégration sur un ensemble mesurable ... Un des intérêts de l'inégalité de Markov est qu'elle relie une intégrale `a une mesure ...
INTÉGRATION. Exercice 1 (Inégalité de Markov). Soit f une fonction mesurable positive sur un espace (E A
2.1 Intégration de fonctions positives . Cette inégalité découle de l'inégalité de Markov appliquée `a la variable positive (X ?E[X])2.
de la théorie de l'intégration) : pour chaque ? ? ? L'inégalité de Markov n'a bien entendu d'intérêt que si X est intégrable
Proposition (Inégalité de Markov). Pour toute fonction mesurable positive f et tout réel a > 0
En particulier si f et g sont intégables alors f + g aussi. Théor`eme 2.4.10. Inégalité de Markov. Soit f fonction positive mesurable sur (?
La théorie de l'intégration repose de manière cruciale sur les inégalités en Avant d'énoncer la très utile inégalité de Markov
2 – Intégration théor`emes de convergence. Exercice 2. D'apr`es l'inégalité de Markov
On va utiliser le lemme tr`es simple (et tr`es utile) suivant. Lemme 3.14 (Inégalité de Markov-Tchebichev). Soit f : X ? [0 +?] mesurable. Pour tout.
Université de Rennes 1 PSIN 2013-2014 TD 5 Inégalités probabilistes et indépendance Inégalité de Markov 1 Rappelez l’inégalité de Bienaymé-Tchebychev et redémontrez-la à partir de l’inégalité de Markov 2 UNE FORMULE ALTERNATIVE POUR L’ESPÉRANCE Dans ce qui suit X: !R est une variable aléatoire à valeurs réelles (a
conditionnelle de Xsachant G qui intuitivement est la variable aléatoire G-mesurable la plus prochedeX 1 1Définition Dé?nition 1 1 (Théorème) Soit X 2L1(F) et G une sous-tribu de F Alors il existe une uniquevariablealéatoireY 2L1(G)telleque: 8B2G; E[XI B] = E[YI B]: (1 1)
1 –Inégalité de Markov Proposition 10 1 – Inégalité de Markov Soit X une variable aléatoire positive (discrète ou à densité) admettant une espérance Alors pour tout réel a strictement positif on a P(X >a) 6 E(X) a Remarque 10 2 – On a également P(X ¨a) 6 E(X) a Corollaire 10 3 Soit X une variable aléatoire (discrète ou
Chaˆ?nes de Markov 8 1 La matrice de transition Une suite de variables al·eatoires {Xn}n 0 ‘a valeurs dans l’espace d·enombrable E est appel·e processus stochastique (‘a temps discret) (‘a valeurs dans E) L’ensemble E est l’espace d’·etat dont les ·el·emen ts seront not·es i j k Lorsque Xn = i le processus est
Déterminer un majorant de la probabilité que la vente du jour dépasse 75 par l’inégalité de Markov 2 Déterminer un majorant de la probabilité que la vente du jour dépasse 75 par l’inégalité de Bienaymé-Tchebychev 3 Comparer les deux majorations obtenues Capacité 1 Appliquer les inégalités de Markov et de Bienaymé