variables aléatoires discrètes

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Comment calculer l'espérance d'une variable aléatoire discrète ?
La formule de l'espérance est �� ( �� ) =  �� ⋅ �� ( �� = �� ) , où �� représente chacune des valeurs possibles de la variable aléatoire discrète �� et �� ( �� = �� ) est la probabilité que chacun de ces résultats se réalise.

En théorie des probabilités, une variable aléatoire est dite discrète lorsque l'ensemble des valeurs qu'elle peut prendre est fini ou infini dénombrable. Ainsi, le résultat d'un lancer de dé cubique est une variable aléatoire réelle discrète car elle ne peut prendre que 6 valeurs : 1, 2, 3, 4, 5, 6.

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Comment savoir si une variable est discrète ?

Contrairement à une variable continue, une variable discrète ne peut prendre qu'un nombre fini de valeurs réelles possibles à l'intérieur d'un intervalle donné.

Comment calculer une variable aléatoire discrète ?

Définition : Variance d'une variable aléatoire discrète Cela peut être calculé en utilisant la formule suivante : V a r ( �� ) = �� ? ( �� ? �� ) ? , ? où �� = �� ( �� ) = ? ( �� × �� ( �� = �� ) ) est l'espérance de �� et �� représente toutes les valeurs que �� peut prendre.

Quelles sont les lois discrètes ?

Soit X et Y deux variables aléatoires discrètes.
. L'espérance de la somme de X et Y est égale à la somme des espérances de X et Y, c'est-à-dire E(X + Y) = E(X) + E(Y).
. Soit X et Y deux variables aléatoires indépendantes : V(X + Y) = V(X) + V(Y).

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Couples et vecteurs de variables aléatoires Préparation `a l

On se donne X et Y deux variables aléatoires discr`etes avec X(Ω) = {xi,i Plus généralement, si X1, ,Xn sont n variables aléatoires discr`etes `a Remarque : Pour identifier la densité d'un couple, on utilise habituellement une fonction test

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243 Le coefficient de corrélation multiple (ou coefficient de

2 4 5 Ajout d'une ou de plusieurs variables (complément sur les tests) Nous nous concentrerons sur le test le plus important en régression: "Est-ce que la régression explique quelque techniques d'analyse, échantillonneurs, laboratoires différents 2 Menke, 1984, Geophysical data analysis, discrete inverse theory