La présentation, la lisibilité, lorthographe, la qualité de la rédaction, la clarté et la précision des raisonnements entreront pour une part importante dans lappréciation des copies. Les candidats sont invités àencadrerdans la mesure du possible les résultats de leurs calculs. Ils ne doivent faire usage daucun document; lutilisation de toute calculatrice et de tout matériel électronique est interdite.Seule lutilisation dune règle graduée est autorisée. Si au cours de lépreuve un candidat repère ce qui lui semble une erreur dénoncé, il le signalera sur sa copie et poursuivra sa composition en expliquant les raisons des initiatives quil sera amené à prendre.
Les deux problèmes sont totalement indépendants, le premier est consacré aux lois de probabilité et variables aléatoires discrètes.Dans le second on manipule au contraire des lois de probabilité et des variables aléatoires continues.
Notations :si aet b sontdeux nombres réels, on désigne para^bTout au longle plus petit de ces deux nombres. du sujet(;F; P)désignera un espace probabilisé et les variables aléatoires utilisées plus bas seront toutes dénies sur cet espace probabilisé.Sous réserve de son existence, lespérance mathématique dune variable aléatoire réelle Xsera notéeE(X)
Problème 1 Distance en variation et couplage. Partie 1 :Distance en variation. Dans cette première partie on considère un ensemble discretKdont on suppose quil est soit ni soit égal à lensemble des entiers naturelsN:Adésigne lensemble de toutes les parties deKet pour toutA2 A, on noteA le complémentaire deAdansK. SoientPetQdeux lois de probabilité surKtout. Pourk2 K, on posepk=P(fkg)etqk=Q(fkg). On X rappelle que pour toutk2 K; pk>0, avecpk= 1plus toute probabilité. DePest entièrement déterminée k2K X par la donnée de(pk)puisque pour toutA2 A; P(A) =pk: k2K k2A LorsqueKest ni on dénit la distance en variation entre les probabilitésPetQpar X 1 (i)D(P; Q) =jpqj k k 2 k2K
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1. LorsqueK=f0; 1gexprimerD(P; Q)en fonction dep1etq1. 2. LorsqueK=N, vérier que la série de terme général(jpkqkj)est convergente. k2N On étend donc la dénition de la distance en variation donnée par(i)au cas oùK=N. 3. Vérierque pour toutA2 A;jP(A)Q(A)j 2[0;1]. X X 4. Montrerque pour toutA2 A;2jP(A)Q(A)j= (pq() +pq) k kk k k2A k2A 5. Endéduire que pour toutA2 A; (ii)jP(A)Q(A)j6D(P; Q)
6. Montrerque la partieA=fkjk2 Ketqk>pkgréalise légalité dans(ii), cest à dire que jP(A)Q(A)j=D(P; Q) X 7. Démontrerla formuleD(P; Q) = 1p(k^qk) 8. Onconsidère un couple de variables aléatoires(X; Y)tel queXsoit de loiPetYsoit de loiQ. Autrement dit, pour toutk2 K; P(X=k) =pketP(X=k) =pk Montrer queD(P; Q)6P(X6=Y)
Partie II Couplage binomiale-Poisson. Soitnun entier strictement positif etun réel strictement positif, strictement plus petit quen. Lobjetde cette deuxième partie est détudier un exemple, lapproximation de la loi binomiale par la loi de Poisson en terme de distance en variation.Plus précisément, si dune partB(n; =n)désigne la loi binomiale de paramètresnet=n et si dautre part on noteP()la loi de Poisson de paramètre, le but est de prouver la majoration suivante : 2 (iii)D(B(n; =n);P())6 n oùD(i)est dénie au 1. SoitY1; :::; Ynnvariables aléatoires indépendantes et de même loi de Poisson de paramètre=n, donner n X sans démonstration la loi deYi: i=1 2. Vérierque pour toutx[0;1] f(x) = 1(1x) exp (x): appartient à[0;1]: SoitU1; ; Unnvariables aléatoires indépendantes de même loi de Bernoulli de paramètref(=n). On suppose que les variablesU1; :::; Unsont indépendantes des variablesY1; :::; Ynde la question II1). Pour i2 f1; :::; ngon poseXi= 0siUi=YietXi= 1sinon. 3. Vérierque pour touti2 f1; :::; ng,Xisuit une loi de Bernoulli de paramètre=net donner la loi de n X Xi. i=1
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4. Montrerque pour touti2 f1; :::; ng, 2 P(Xi6=Yi)6 2 n (On pourra établir que pour toutxréel,1 +x6exp (x)). 5. Montrerque : ! ! n nn X X[ P Xi6=Yi6PfXi6=Yig i=1i=i=1
6. Endéduire que : ! n n X X 2 P X6=Y6 i i n i=1i= puis conclure quant à (iii). 7. Quelrésultat connu peut-on déduire de (iii) lorsquentend vers linni ?
Problème 2 (Couplage exponentielle-normale).
Dans ce problèmeXdésigne une variable aléatoire de loi normale centrée et réduite,'sa densité de probabilité etsa fonction de répartition.On note par ailleursfla densité de la loi exponentielle de paramètre égal à1. On dénit également pour tout nombre réelx,g(x) =ln (1 (x))puisY=g(Y). On admettra queXadmet des moments de tout ordre, ce qui signie que pour tout entier naturelk, lintégrale +1 Z k jxj'(x)dxconverge. 1
Partie 1 Quantiles gaussiens On démontre dans cette partie des résultats utiles pour la partie 2. 1 1. Montrerqueréalise une bijection deRsur]0;1[dont on noteralapplication réciproque. 2. Calculerla fonction de répartition deYpuis constater queYsuit la loi exponentielle de paramètre 1. 3. (a)Vérier la validité de lidentité suivante : +1 Z '(x)(t) 1 (x) =dtpour toutx >0 2 x t x (b) Endéduire lencadrement : 1x(1 (x)) (E) 16 61pour toutx >0 2 x '(x) +1+1 Z Z 23 Indication pour la minoration :on pourra montrer tout dabord quet '(t)dt6x t'(t)dt: x x (c) Montrerléquivalence '(x) 1 (x)s: x x!+1 (d) Enutilisant (E) énoncée à la question I.3.b), montrer, que pour toutx >1 2 1 1x ln 16ln (x)g(xln (2) +) +60 2 x2 2 et en déduire léquivalence 2 x g(x)s x!+1 2
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Partie 2 Inégalité de transport. On dénit une applicationhsur[0;+1[par :h(t) =tln (t)t+ 1pourt >0eth(0) = 1.
1. Vérierquehest une application continue de[0;+1[vers[0;+1[. +1 Z f(x) Sous réserve quelle converge, on noteK(f; ')la valeur de lintégrale'(x)h dx:On désire '(x) 1 vérier linégalité (dite de transport) suivante 2 (iv)E(XY)62K(f; ')
3. Vérierque lintégrale dénissantK(f; ')converge et montrer que
+1 Z K(f; ') ='(x) ln [f(g(x))='(g(x))]dx 1
+1 Z 2 4. Montrerque'(x) (xg(x))dxconverge et justier légalité suivante : 1
+1 Z 2 2 E(XY) ='(x) (xg(x))dx 1
+1 Z 0 5. Montrerque lintégrale'(x) (1g(x))dxconverge. 1 6. Démontrerque +1+1 Z Z 0 K(f; ')>'(x) ln ['(x)='(g(x))]dx+'(x)g(x) + 1dx 1 1 (On pourra utiliser en la justiant linégalité :ln (u)6u1pour touturéel strictement positif.) 7. Concluregrâce à une intégration par parties que lon justiera soigneusement.