Variables Aléatoires Flashcards

1
Q

Définir une variable aléatoire, une variable aléatoire réelle

A
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Q

Que note-t-on (X€A), (X=x) et (X≤x) ?

A
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3
Q

Que signifie-t-il de dire qu’une variable aléatoire suit une loi de Bernoulli de paramètre p ?

A
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4
Q

Que signifie-t-il de dire qu’une variable aléatoire suit une loi Binomiale de paramètres n et p ?

A
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5
Q

Que signifie-t-il de dire qu’une variable aléatoire suit une loi uniforme ?

A

|E|*

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6
Q

Comment note-t-on deux variables qui ont la même loi ?

A
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7
Q

Comment composer X~Y ?

A
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8
Q

Dans quel cas, donc comment justifier, a-t-on une loi binomiale de paramètres n et p ?

A

Il faut vérifier que l’on effectue :

  • n expériences identiques et indépendantes
  • chaque expérience peut mener à un succès ou un échec
  • on compte les succès
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9
Q

A quoi sert la loi binomiale ?

A

A compter le nombre de cas favorables, lorsque la probabilité de succès est inchangée

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10
Q
A
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11
Q
A
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12
Q

Définir la loi conditionnelle de X sachant A ⊂ Ω

A
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13
Q

Définir un couple de variable aléatoire

A
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14
Q

Définir la loi jointe d’un couple et sa loi marginale

A
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15
Q

Comment déterminer les lois marginales à partir de la loi du couple ?

A
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16
Q

Démontrer

A
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17
Q

Déterminer la loi de S

A
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18
Q

Définir l’indépendance de deux variables

A
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19
Q

Que vaut la loi du couple si les deux variables sont indépendantes ?

A

La loi du couple est le produit des lois marginales

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20
Q
A
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21
Q

Définir des variables aléatoires mutuellement indépendantes

A
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22
Q

Comment composer l’indépendance ?

A
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23
Q

Qu’est-ce que le lemme des coalitions ?

A

sont mutuellement indépendantes

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24
Q

A quelle condition la somme de n variables aléatoires suit-elle une loi binomiale de paramètres n et p ?

A
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25
Définir l’espérance
26
Quand dit-on qu’une variable aléatoire est centrée ?
Si son espérance est nulle
27
Quelle est l’espérance d’une variable aléatoire X=a€R ?
IE[X] = a, logique car X renvoie toujours a
28
Quelle est l’espérance d’une variable X qui suit la loi de Bernoulli de variable p ?
IE[X] = p, logique car le résultat est entre 0 et 1 et en moyenne on aura p
29
Quelle est l’espérance d’une variable X qui est l’indicatrice d’un ensemble A ?
IE[X] = IP(A), ce qui est logique car on va être entre 0 et 1 et sur un grand nombre d’événements on aura en moyenne la probabilité de A qu’on obtienne un élément de A, donc 1
30
Quelle est l’espérance d’une variable X suivant la loi uniforme sur [|1,n|], avec n€IN* ?
IE[X] = (n+1)/2, ce qui est logique car on prend le milieu exact
31
Quelle est l’espérance d’une variable X suivant la loi binomiale de paramètres n et p ?
IE[X] = n×p, ce qui est logique car à chaque fois on aura p en moyenne et on l’aura fait en n fois
32
Quelle est l’espérance d’une variable X suivant la loi uniforme sur les racines n-ième de l’unité ?
IE[X] = { 0, si n≥2 • 1, si n=1 }, ce qui est logique car si n=1 il n’y a que 1, sinon on a une symétrie qui fait revenir à 0
33
Que sont les propriétés de linéarité, de positivité et de croissance de l’espérance ?
34
Qu’est-ce que le théorème de transfert ?
35
J’aime les zizis
Oui
36
Que peut-on dire de l’espérance du produit de deux variables aléatoires et à quelle condition ?
37
Définir la variance et l’écart-type
38
Qu’est-ce que la formule de Huggens ?
39
Démontrer la formule de Huygens
40
Que vaut la variance d’une variable aléatoire constante ?
0 (logique, varie pas et s’écarte pas)
41
Que vaut la variance d’une variable aléatoire qui suit une loi de Bernoulli de paramètre p ?
p.(1-p)
42
Que vaut la variance d’une variable aléatoire qui suit une loi Binomiale de paramètres n et p ?
n.p.(1-p)
43
Que vaut la variance d’une variable aléatoire qui suit une loi uniforme sur [|1,n|] ?
(n+1)(n-1)/12
44
Que vaut la variance de a.X + b ? Justif
45
Quand dit-on qu’une variable aléatoire est centrée réduite et qu’appelle-t-on variable aléatoire réduite ?
46
Définir la covariance
47
Exprimer la variance en fonction de la covariance
V[X] = cov(X,X)
48
Exprimer cov(X,Y) grâce à l’espérance
49
Qu’est-ce que la propriété de symétrie de la covariance ?
cov(X,Y) = cov(Y,X)
50
Que peut-on dire de la linéarité de la covariance ?
Elle est bilinéaire
51
Que vaut cov(X,Y) si X et Y sont indépendants ?
cov(X,Y) = 0
52
Que signifie-t-il de dire que X et Y sont décorélées ?
cov(X,Y) = 0
53
Montrer la bilinéarité de la covariance
54
Déterminer la loi de Xi, son espérance et sa variance, pour i€[|1;n|]
55
Calculer cov(X1 + … + Xn ; Xi), sachant que V[Xi] = a × (1 - 1/n). En déduire cov(Xi,Xj), pour i≠j et (i,j)€[|1,n|]²
56
Déterminer IE[Y]
57
Qu’est-ce que l’inégalité de Markov ? Démo
58
Dans quel cas (X = x) = (f(X) = f(x)) ?
Si f est bijective
59
Dans quel cas (X ≥ x) = (f(X) ≥ f(x)) ?
Si f est croissante
60
Qu’est-ce que l’inégalité de Bienaymé-Tchebychev ?
61
Que vaut max(p.(1-p)) ?
1/4