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Variables aléatoires discrètes

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56 pages
Variables aléatoires discrètes Samy Tindel Nancy-Université ESIAL - Module MAP Samy T. (IECN) ESIAL - V.a. discrètes Module MAP 1 / 56

  • moments des variables aléatoires

  • dépendance linéaire

  • discrètes module

  • nancy-université

  • genre de question


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SamyT.(IECN)
Variables aléatoires
Samy Tindel
Nancy-Université
discrètes
ESIAL - Module MAP
SEAIL-.V.aidcsrètesoMduleAMP1/65
aS.TymidcsèretMsdoluMe(IECN)ESIAL-V.a.
Définitions
1
Dépendance linéaire
6
Plan
562/AP
5
Indépendance
4
Vecteurs aléatoires discrets
3
Moments des variables aléatoires
Variables aléatoires discrètes usuelles
2
L-IAESN)scdia.V.doMsetèr/3PAMeluaSI(CEym.T56
Plan
Variables aléatoires discrètes usuelles
2
3
Moments des variables aléatoires
4
Vecteurs aléatoires discrets
5
Indépendance
6
Dépendance linéaire
1
Définitions
Introduction
Expérience:lancer de 3 pièces non biaisées.
Modélisation:Ω ={pf}3,P({ω}) =18 Résultat de l’expérience:on s’intéresse à la quantité X(ω) ="Nombre de face obtenu quandωest réalisée On obtient
aSym.TI(CE)N
ω (ppp) (ppf) (pfp) (pff)
X(ω)ωX(ω) 0(fpp)1 1(fpf)2 1(ffp)2 2(fff)3
SEAIL-.V.aidcsèretsoMudelAMP4/65
is.d.a-VMoesètcrEI(.TymaLAISE)NC
On a alors
X: Ω→ {0123}
X1({2}) ={(pff)(fpf)(ffp)}
AM5Pudel
et
Introduction (2)
Type d’information d’intért: On s’intéresse souvent àXcomme application, i.e.
PX1({2})=38On essaiera de formaliser ce genre de question.
5/6S
Un pour Un
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