Cours de mathématiques - 2ème année de CPGE économique et commerciale, voie ECE, Vecteurs aléatoires

Brigitte Bonnet

Description

Ce cours est composé de 13 chapitres : (1) Espaces vectoriels (2) Applications linéaires (3) Probabilités discrètes (4) Suites et séries réelles (5) Réduction des endomorphismes (6) Vecteurs aléatoires (7) Intégration (8) Fonctions de deux variables (9) variables à densité (10) Problèmes de convergence et approximations en probabilités (11) Formules de Taylor et développements limités (12) Estimation (13) Eléments de Turbo-Pascal

Sujets

• Classe préparatoire aux grandes écoles
• Cours
• Public Readiness and Emergency Preparedness Act
• exercices

Informations

• Publié par: cours-cpge
• Publié le: 01 janvier 2010
• Nombre de lectures: 25
• Licence : En savoir +
  Paternité, pas d'utilisation commerciale, partage des conditions initiales à l'identique
• Langue: Français

Extrait

Table

1

2

3

4

5

6

7

des

Definition
´

Chapitre

mati`eres

6.

1

Vecteurs

ale´atoires

Loisconditionnelles,inde´pendancedesvariablesal´eatoires

Sommededeuxvariablesal´eatoires

Produitdedeuxvariablesal´eatoires

SupetInfdedeuxvariablesal´eatoiresinde´pendantes

Covariance,corr´elation

G´en´eralisationauxvecteurs

al´eatoiressurRn

BrigitteBonnet,Lyc´eeInternationaldeValbonne

2

3

3

4

5

5

6

Juillet 2010

1

D´efinition

2

De´finition1:OntelllleepepuaqXve(=etceXu1raXl2´ea.t.o.ireXdnse`olu´e,)finisu(rXΩisAonPcaliontiiotae´lablesar)iaodettsvuaeptpXee´rserΩ:−ll→es.Rn

Lecasquenouse´tudieronsdanslesparagraphessuivantsestceluiden= 2’au-i-d`lruecdei,cstn’ecouple
devariablesale´atoires,quel’onnotealors(X Y).

Soit (X Yefiniessur(Ωcnu)lpuoVede´dRAA P)
’
D´efinition2:dneesbmelelsppelOanlodiecvoalnejuorisnrteesfitcepusdpuocX((elΩ)X=Y{)xli’}a1p≤pil≤icnonettiaY(de)ΩX(Ω={y)j}×1Y≤j(≤Ωpre.[s0v)1] :
(xi yj)7−→pij=P(X=xietY=yj)

Onpeutalorsrepr´esenterlaloiducouple(X Ytr´eleendoubau`a.etnuselbanad)

Exemple :alcnnOliuieqs´´exdeuedtioS.se´rbXla somme des deux nombres obtenus, etY
deleurdiff´erence.Laloiducouple(X Ye)ts´eepdonntablarleaviusuae:tn

❍j❍❍❍i❍
0
1
2
3
4
5
P(X=i)

2
1
36
0
0
0
0
0
1
36

3
0
2
36
0
0
0
0
2
36

4
1
36
0
2
36
0
0
0
3
36

5

0
2
36
0
2
36
0
0
4
36

6
1
36
0
2
36
0
2
36
0
5
36

7

0
2
36
0
2
36
0
2
36
6
36

8
1
36
0
2
36
0
2
36
0
5
36

9
0
2
36
0
2
36
0
0
4
36

10
1
36
0
2
36
0
0
0
3
36

11

0
2
36
0
0
0
0
2
36

12

1
36
0
0
0
0
0
1
36

P(Y=j)

D´efinition3:valade´eleabrirpediolatilibaboLXet celle deY
sontappel´eesleslois marginalesdu couple (X Y).

6
36
10
36
8
36
6
36
4
36
2
36
1

Onobtientcesloisa`l’aidedelaformuledesprobabilit´estotales:
p p
P(X=xi) =XP(X=xi∩Y=yj) =Xpij
j=1j=1

la valeur absolue

n n
P(Y=yj) =XP(X=xi∩Y=yj) =Xpij
i=1i=1
On note parfois :pi•=P(X=xi) etp•j=P(Y=yj).
p n
On a alors :pi•=Xpij, et :p•j=Xpij.
j=1i=1
n p n p
On a aussi :X Xpij=Xpi•=Xp•j= 1.
i=1j=1i=1j=1
Remarque :susenaptffitnoclieresalar.Pmaisinrgseollldeenecarıˆeentoupliduclaloedee´nnodaL
d’avoirlesloismarginalespourconnaıˆtrelaloiconjointedesdeuxvariables.
Lesdeuxtableauxci-dessousdonnentdeuxcouplesdeVARayantlesmeˆmesloismarginalesmaispaslamˆeme
loi conjointe :
❍❍❍i1 2 3P(Y=j)❍j❍❍❍i❍1 2 3P(Y=j)
j❍❍
1 0,1 0,2 0,2 0,5 1 0,1 0,25 0,15 0,5
2 0,1 0,3 0,1 0,5 2 0,1 0,25 0,15 0,5
P(X=i) 0,2 0,5 0,3 1P(X=i 1 0,3 0,5) 0,2

BrigitteBonnet,Lyce´eInternationaldeValbonne

Juillet 2010

2

Lois conditionnelles,

3

ind´ependancedesvariablesale´atoires

SoitXnuVeRA´dfieinseur(ΩA P), telle queX(Ω) ={x1 x2 . . .  xn}
D´efinition4:etAnemepedtriditcinolldenoeneun´ev´enXaboilibent´nuonllrrappa`aportAlppa’lts:noitacie.e
La lo
xi→7−PA(X=xi).

Notation :Loi deX|A
Casfre´quent:La loi deXioit´ennndcorape(Y=yjpar:n´eese)nodt
= )pij
P|Y=(X=xi) =P(X=xi∩Y yj=
yjP(Y=yj)p•j
Onde´finitdemeˆmelaloideYemtn(een´rupaevn´ne´ecidnonoitX=xi).

Exemple classique :SoitXsansdur.A.Venuelava`.RNm`etpararediPeenolnoediosstuanivsuλ, et
Ynadsusva`aurleV.neR.A.Ntelle que, siXprend la valeurnnon nulle, la loi conditionnelle deYsachant
(X=nsee`rtramaedepmialbinoeloinutse)netp. (SiX= 0, alorsY= 0.) AlorsYsuit une loi de Poisson
deparam`etreλp.

de´m:Soitkt(emenv´enl’´enuneitreanuterl.Enappliquantlamrofdelurpsebaboitilst´ealot`aesY=k),
aveclesyst`emecompletd’´eve´nements{(X=n)/n∈N}on obtient :

D´efinition5:

P(Y=k)

+∞
=XP(X=n)(Y=k)P(X=n)
n=0
+∞n
X knpkqn−ke−λnλ!
=
n=k
=e−λ(λpk!)k+X∞(qλ)n−k
k!
n=k(n−)
=
e−λeqλ(pλk!)k=e−λp(λp)
k!

Deuxvariablesal´eatoiresXetYtonssleabbreursfinisoud´enoma`neesbmeldsvelasetnadnep´endi
si, et seulement si :
∀xi∈X(Ω)∀yj∈Y(Ω)(X=xi) et (Y=yitnemdnisve´sene´so)dentts.´ependan

Dans ce cas :P((X=xi)∩(Y=yj)) =P(X=xi)P(Y=yj:erst-`a-di),c’epij=pi•p•j

Propri´et´e:SiXetYsni´d.A.Rse.Vnodttes,edantepenfetg´dsnoitcnofxuedvetiecspreesniefiment
sur les ensembles de valeurs deXetY, alors les variablesf(X) etg(Yos)galent´eind´mentadtnpenese.

3

Sommededeuxvariablesale´atoires

SoientXetYssur(Ωdse´nfieie´taioerbliaaleseudarxvA P),X(Ω) ={xi/1≤i≤n}
Y(Ω) ={yj/1≤j≤p}et (pij) la loi conjointe du couple (X Y).
De´finition6:AlorsX+Y(Ωaelbae´lriotrusesteevuniaarA Pedrpbobalitie´se)dontlaloieen´ontdr:pa
P(X+Y=z) =Xpij
{(i,j)/xi+yj=z}

Exemple :Soit le couple(X Yjnioioocltlad)noeparnn´estdonteetnaviusuaelbatel:
❍j❍❍❍i❍0 1 2P(Y=j)
0 0,3 0,1 0,1 0,5
1 0,1 0,3 0,1 0,5
P(X=i) 0,4 0,4 0,2 1

BrigitteBonnet,Lyce´eInternationaldeValbonne

Juillet 2010

4

SoitZ=X+Y. AlorsZ(Ω) ={0123}et la loi deZest donnee par :
´

P(Z= 0) =P((X= 0)∩(Y= 0)) = 03
P(Z= 1) =P((X= 0)∩(Y= 1)) +P((X= 1)∩(Y= 0)) = 01 + 01 = 02
P(Z == 2)P((X= 1)∩(Y= 1)) +P((X= 2)∩(Y= 0)) = 04
P(Z == 3)P((X= 2)∩(Y= 1)) = 01

Remarque :luclacnEpse’ltnaeare´decnZnoocsnatibil´t,elit´e:tel’´egaa`ia’lepidbarodedelosa
E(X+Y) =E(X) +E(Y)

SoientXetYbaelaviredxud´efiireseatosal´esnir(suΩA P),
Th´eor`eme1:ursfinisoud´enombarlbsea,olsr`snealbmeedseelav
E(X+Y) =E(X) +E(Y)

Casfre´quent:uaso`celsnaDXetYtdeusonailbvxranaaveslsreudas`N, on calcule la loi de proba-
bilite´deX+Yal’´ev´etotales`ibil´tseedpsorabemen(tnlemuoraftlanqulippaneX+Y=keemesclt`yseva)
completd’´ev´enements{(X=i)/i∈X(Ω)}:
P(X+Y=k) =XP((X+Y=k)∩(X=i)) =XP((X=i)∩(Y=k−i))
i∈X(Ω)i∈X(Ω)

Ilsuffitalorsdeconnaıˆtrelaloiconjointeducouple(X Y).
Lecasleplussimpleestceluidedeuxvariablesal´eatoiressetepe´nadnind. On a alors :
P(X+Y=k) =XP(X=i)P(Y=k−i)
i∈X(Ω)

certainstermesdecettesommepouvanteˆtrenuls.

Exemple :SoientXetYtoeaesiraviredxuas´lbaeld´ineneptnadseusnavisedtloisdePoissondepramae`rtse
respectifsλ1etλ2.
AlorsX+YsutiuolenPedioissondeparam`eterλ1+λ2.

d´em:ntsalitiulrmfolaborpsedee´tilibaalesstotind´etl’adcnpeneedxudeseonoseitbiravelba:ntEun

P(X+Y

=k)

=

=

=

=

(enutilisantlaformuledubinˆomedeNewton.)

+∞
XP(X=i)P(Y=k−i)
i=0
kλ1λi1−λλk−i
22
i=X0e−i!e(k−i)!
e−(λk1!+λ2)kXi!(kk−!i)!λi1λk2−i
i=0
−(λ1+λ2)(λ1+λ2)k
ek!

Onde´montredemˆemeler´esultatsuivant:
Lasommededeuxvariablesal´eatoiresinde´pendantesdeloisrespectives
B(n2 p)suit une loi binomialeX ,→ B(n1+n2 p).

4

Produitdedeuxvariablesale´atoires

De´finition7:

X ,→ B(n1 p)

et

Y ,→

SoientXetY(Ωssurarxveudalesbliaeriotae´einfie