Synthèse de cours PanaMaths Variables aléatoires à densité

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Ève Martin
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1 Synthèse de cours PnMths Vriles létoires à densité Vrile létoire à densité Vrile létoire réelle continue Soit X une vrile létoire réelle. On dit que «X est une vrile létoire réelle continue» si elle prend toutes les vleurs d un intervlle non vide I de. Définition Soit X une vrile létoire réelle continue prennt ses vleurs dns l intervlle I. On dit que «X est une vrile létoire réelle à densité» s il existe une fonction réelle f de l vrile réelle telle que : L fonction f est continue sur I. L fonction f est positive sur I ( x f ( x) f x dx=1. ( ) I I, 0 ). On dit lors que «l fonction f est une densité de proilité» et que «X est une vrile létoire réelle de densité de proilité f» (ou que «X est une vrile létoire réelle de densité f» ou ien encore que «l loi de proilité de X dmet pour densité f»). x dx : Remrque sur l écriture f ( ) I Si I = [ ; ], f ( x) dx = f ( x) dx. Il s git de l intégrle dite «définie» vue dns le cours d intégrtion. I Si I = [ ; + [, f ( x) dx= f ( x) dx= lim f ( x) dx. I ; [ + [ t + t Si I = ] ;], f ( x) dx= f ( x) dx= lim f ( x) dx. ] ] I ; [1-10] Juin 01 + t t Si I =, ( ) = ( ) = lim ( ) + lim ( ) quelconque). I α f x dx f x dx f x dx f x dx (α étnt un réel t t t t + α

2 Vriles létoires réelles à densité Propriété fondmentle Si X est une vrile létoire réelle de densité f sur l intervlle I lors pour tous réels et dns I ( ) on : ( ) ( [ ]) ( ) P X = P X ; = f x dx De l définition d une densité et de l propriété fondmentle précédente, il découle : Conséquences (clculs de proilités) Soit X une vrile létoire réelle continue de densité f sur l intervlle I. Pour tous réels et ( < ) de I, on : p( X= ) = 0 ; p ( X ) p( X ) > = ; ( X ) ( X ) ( X ) ( X ) ( ) p p p p f x dx < < = < = < = =. Remrque : si J et K sont deux intervlles disjoints inclus dns I lors on J K = et donc P J K = 0. L première des conséquences ci-dessus nous permet de comprendre que l ( ) réciproque est fusse! En effet, si on considère dns I les intervlles J = [ ; ] et K = [ ; c] (vec < < c), on [ ; ] [ ; c] = { } mis P( X [ ; ] [ ; c] ) = P( X = ) = 0. Espérnce Soit X une vrile létoire réelle de densité f sur l intervlle I. On ppelle «espérnce de X», notée E( X ), le réel (sous réserve d existence de l intégrle) : ( ) ( ) E X = x f x dx I [-10] Juin 01

3 Vriles létoires réelles à densité Deux exemples de lois à densité L loi uniforme sur ; Définition On dit que «l vrile létoire X suit l loi uniforme sur l intervlle [ ; ]» si elle dmet une densité constnte f sur cet intervlle. L fonction f est lors définie pr : [ ] f : ; 1 x Remrque : l vleur de l constnte est otenue grâce à l églité : f ( x) dx = 1. Espérnce Si X est une vrile létoire qui suit l loi uniforme sur l intervlle [ ; ] lors elle dmet une espérnce E( X ) qui vut : E( X) x + = dx = [3-10] Juin 01

4 Vriles létoires réelles à densité L loi normle L loi normle centrée réduite L loi normle centre réduite, notée «N ( 0;1)», est l loi de proilité continue de densité f définie sur pr : 1 f ( x) = e π 1 x Nous fournissons ci-dessous l coure représenttive de l fonction f. Cette coure, célère, est dite «coure en cloche». [4-10] Juin 01

5 Espérnce et écrt type Vriles létoires réelles à densité Si X est une vrile létoire suivnt l loi normle centrée réduite lors : E( X) = 0 et σ X = 1 Exemple de clcul de proilité On suppose que l vrile létoire T suit l loi normle centrée réduite. p 0,5 T. On cherche ( ) Grphiquement, cette proilité est égle à l ire sous l coure de l densité f sur 0,5 ; (voir l figure ci-dessous). l intervlle [ ] A l ide d un tleur ou de l clcultrice, on otient : ( T ) p 0,5 = 0, [5-10] Juin 01

6 Vriles létoires réelles à densité Des vleurs utiles On retiendr les vleurs suivntes d usge fréquent : ( ) ( ) ( ) x p 1 T 1 = e dx 0,683 = 68,3% π x p T = e dx 0,955 = 95,5% π x p 3 T 3 = e dx 0,997 = 99,7% π 3 Dns d utres situtions très courntes (cf. pr exemple en sttistiques, l notion d intervlle de confince), on impose plutôt l vleur de l proilité : 0,95 dns ien des cs. Avec des 1, 96 ; 1, 96. Ceci ornes rrondies u centième, on otient lors pour l intervlle de T : [ ] signifie que 95% des rélistions de l vrile létoire T pprtiennent à l intervlle 1, 96 ; 1, 96. [ ] Propriétés L fonction f étnt pire, on : x x ( ) ( ) pt 0 = e dx= pt 0 = e dx= 0,5 π π 0 [6-10] Juin 01

7 Vriles létoires réelles à densité Pour tout réel t : pt ( t) = pt ( t) et il en résulte : pt ( t) = 1 pt ( < t) L loi normle N ( μ ; σ ) Définition On dit que «l vrile létoire réelle X suit l loi normle ( μ ; σ ) seulement si, l vrile létoire centrée réduite réduite N ( 0;1). N» (vec σ > 0 ) si, et X μ X* = suit l loi normle centrée σ N. Remrque : on dmet ussi l écriture ( μ ; σ ) Espérnce et écrt type L espérnce et l écrt type de l loi normle ( μ ; σ ) N vlent respectivement μ et σ. [7-10] Juin 01

8 Densité (hors progrmme) Vriles létoires réelles à densité Si X est une vrile létoire suivnt l loi normle ( μ ; σ ) f définie sur définie pr : 1 f : x e π σ N lors elle dmet une densité 1 x μ σ Remrque : l coure représenttive de l fonction f est symétrique pr rpport à l droite d éqution x = μ. Proilités remrqules N lors : Si X est une vrile létoire suivnt l loi normle ( μ ; σ ) p ( μ σ μ+ σ) ( μ σ μ+ σ) ( μ σ μ+ σ) p p X 0,68 X 0,95 3 X 3 0,997 [8-10] Juin 01

9 Vriles létoires réelles à densité Dns le cs d une loi normle, l écrt type σ permet insi de «mesurer» simplement l dispersion des vleurs prises pr l vrile létoire utour de l espérnce μ. Effet de l écrt type N l densité f dmet un 1 mximum glol pour x = μ et on : f ( μ ) = π σ. Ainsi, l vleur de ce mximum est-elle d utnt plus élevée que l écrt type σ est file. μ 3 σ ; μ+ 3σ, à svoir 6σ, est églement file. Pour une vrile létoire X suivnt l loi normle ( μ ; σ ) De même, l longueur de l intervlle [ ] Dns cette «première» sitution qulittive, on peut dire que l espérnce de l loi est porteuse d informtion puisque l essentiel des rélistions de l vrile X ser proche de cette espérnce. A contrrio, si l vleur de l écrt type est élevée, le mximum f ( μ ) ser file mis l longueur de l intervlle [ μ 3 σ ; μ+ 3σ], ser élevée. Dns cette deuxième sitution qulittive, l essentiel des rélistions de X se trouve dns un «grnd» intervlle et l espérnce n est ps porteuse d une informtion significtive. [9-10] Juin 01

10 Vriles létoires réelles à densité Nous fournissons ci-dessous qutre densités de lois normles de même espérnce μ pour diverses vleurs de l écrt type σ. L coure est d utnt plus pltie que σ est élevé. [10-10] Juin 01

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