cours sur les variables aléatoires réelles

Description

Chapter 5Variables al´eatoires r´eellesSommaire5.1 Variable al´eatoire r´eelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.2 Loi d’une variable al´eatoire r´eelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.3 Variable al´eatoire r´eelle discr`ete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.3.1 D´efinition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.3.2 Exemples classiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.4 Variable al´eatoire r´eelle `a densit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.4.1 D´efinition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.4.2 Exemples classiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.5 Autres variables al´eatoires r´eelles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405.6 Fonction de r´epartition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405.6.1 Cas des variables al´eatoires discr`etes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 415.6.2 Cas des variables al´eatoires `a densit´e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42Objectifs: • Introduire la possibilit´e de manipuler une fonction du r´esultat d’une ...

Informations

• Publié par: Unji
• Nombre de lectures: 26
• Langue: Français

Extrait

Chapter

5

Variables

ale´atoires

re´elles

Sommaire 5.1Variableale´atoirere´elle......................................... 5.2Loid’unevariableal´eatoirer´eelle.................................... 5.3Variableale´atoirer´eellediscr`ete..................................... 5.3.1De´finition............................................. 5.3.2 Exemples classiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4Variableale´atoirer´eellea`densite´.................................... 5.4.1D´efinition............................................. 5.4.2 Exemples classiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5Autresvariablesal´eatoiresre´elles.................................... 5.6Fonctiondere´partition.......................................... 5.6.1Casdesvariablesal´eatoiresdiscr`etes.............................. 5.6.2Casdesvariablesale´atoires`adensite´..............................

35 35 36 36 36 38 38 38 40 40 41 42

Objectifs:•eexpd’unltat´esudnrutcoifenorenuulipanemedt´libiissopaleriudortnI,oreue´laiotaire´ecne variableal´eatoire. •ledansetetidoonndneelroliaedrteslaavnooitraCvimrobrapenleoldiu’enr´rellee´ealoiatdsacrcsiad,eelsn cas`adensit´e. •iorrSvaarsvlereitnaoneceriotae´laselbaidssirce`etes`tdaensit´e`apartirduelenofroitcrednpa´eitrtn.io •lauciocrlaioellrvaridelaal´eablea`eriotaedritraptincfosaepr´deon.tnqorpemeutr,eci´etiarontiavS

Motscl´es:•´tisneda`teete`rscdireoiat´ealle,eavirba´laeotriariableae.v •itit.noperaed´ritnoofcn.a.,unevoid’l

Outils:

•...atisnedalvenu’de´th´eedodafelctonMnpourd´etermineroidnree´aptrtioi

5.1

Variableale´atoirere´elle

Unevariableal´eatoireale´atoireestunefonctionduhasarda`valeursdansR: De´finition5.1Soit(Ω,F,P)apneicplioatnedrpbobalitie´U.unespaceXdeΩdansRseppatee´levariable ale´atoirer´eelle. L’ensembledesvaleursprisesparlavariableale´atoireXest l’image deΩparXe,etset´tonX(Ω)⊂R.

Remarque:taivniLieefirda´sepoimona`sulpneXrablmesunslae.Daqieurptatsidi,elilfficecedstonirrueerteˆ’d uneapplicationnonmesurable,etpourcetteanne´e,touteslesapplicationsquel’onvarencontrerserontmesurables (Voirlad´efinitiondelaloid’unevariableale´atoire).

♠Attention!e´taioerailbselatnrtlaedsivtaironnOenlnloetmeettlesrevesaesclX, Y, Z, T , U, V, W...: il faut garderenteˆtequemalgre´leurnom(variables),cesontdesapplicationsdeΩdansRs´ev´enementssont.eL traditionnellementnot´esavecleslettresA, B, C...ons`gardsprial’e:tiarspdeΩ.deesqtiafelttnoseceu

BExemple:nlioceannoterSno,stuepiorte´dsX 1 er´esultleidre´,taudrpmeX 2 seduatltsu´eerltednocX 3 le re´sultatdutroisie`me.L’introductiondecesvariablesale´atoirespermetalorsd’e´tudierplusfacilementparexemple lasommedestroisd´esS=X 1 +X 2 +X 3 opru.nOenrtartilleravaivecdqu’aocpuebuaeltsiaists,memenv´enes´e pluspratiquedemanipulerdesvariablesal´eatoires.

5.2

Loid’unevariableal´eatoirere´elle

De´finition5.2Soit(Ω,F,P)eproacedlit´babite,eenpsuXoiat´eallleer´reenuelbairavdee´nfieiusrΩnote. On B(R)latribubole´rnneiruseRdoneernnasapd´deno–ibuqnetrestuuec’iuseci´eprontiniefiqardneiterno,ici contientenparticuliertouslesintervallesouvertsouferm´es,touteslesdemidroitesouvertesouferme´es,etplus ge´n´eralementtouslesensemblesauxquelsonpeut”simplement”penser. La loiP X alavirbaellae´taoiredeXest lalitie´probabsur(R,B(R))d´efiniepar:

∀A∈ B(R)

P X (A)

= =

P({ω∈Ω :X(ω)∈A}) P(X∈A)

♠Attention!la notationaux notations probabilistes: {X∈A}unstevi´ebrea’´ecrituationdeler{ω∈Ω :X(ω)∈ −1 A}=X(Asiuslemppl),drellsnaama`upinemimitegl´utpeonrioluovtneestue.C’tiquapraodtned,Ωtreienap calculerlaprobabilite´.

Remarque:1.{ω∈Ω :X(ω)∈A}rtiedeΩ.Pourpouvseutenap´eitilabrpadnerprioborpaserP, il faut quecettepartiesoitdeplusun´el´ementdeFi,fluardgiuoerxuurˆetrerement.Poe´enne´vda`ueric’,tesrteouajtrai danslade´finitiondelavariableal´eatoirelefaitd’ˆetremesurable,ta`’cseedebdirecomiensapretroptropparrxau tribusded´epartetd’arriv´ee:onditqueXest mesurable si et seulement si

∀A∈ B(R)

{ω∈Ω :X(ω)∈A} ∈ F.

−1 Ainsi, siXest mesurable,{X∈A}=X(A) est automatiquement dansFeutregar,etonpabibil´tedsrpaore. Danscecours,onomettraceproble`meettouteslesfonctionsduhasardrencontre´esserontmesurables. 2. La loiP X abobitilsu´e’erldtseucnorpenpscadea’rrvie´(eR,B(Re´tilibaborpatlesc’ueeqiridss)).Onpeutau imageilitobablapre´dePbaelavirraalpre´ealoiatXrpetbaboevattecc.esC’audnnoevtauvlielqr’onvatrailit´equ e´tudierlavariableal´eatoireX`monaeneeluoe´hp´eeditcreal´irtoapr,X.

♠Attention!iotae´laelbairavuhndioctonaf(lrerelafondsconNepa´eiditcrnsoasard)avecsaloi(alrpbobalitie´uq comportement”statistique”)!Sionlancedeuxde´s´equilibr´esind´ependants,qu’onnoteX 1 erpureiml´urseeldtat

35