Variables aléatoires discrètes

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Samy Tindel

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Variables aléatoires discrètes Samy Tindel Nancy-Université ESIAL - Module MAP Samy T. (IECN) ESIAL - V.a. discrètes Module MAP 1 / 56

moments des variables aléatoires

dépendance linéaire

discrètes module

nancy-université

genre de question

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Indépendance linéaire Nancy-Université

SamyT.(IECN)

Variables aléatoires

Samy Tindel

Nancy-Université

discrètes

ESIAL - Module MAP

SEAIL-.V.aidcsrètesoMduleAMP1/65

aS.TymidcsèretMsdoluMe(IECN)ESIAL-V.a.

Déﬁnitions

1

Dépendance linéaire

6

Plan

562/AP

5

Indépendance

4

Vecteurs aléatoires discrets

3

Moments des variables aléatoires

Variables aléatoires discrètes usuelles

2

L-IAESN)scdia.V.doMsetèr/3PAMeluaSI(CEym.T56

Plan

Variables aléatoires discrètes usuelles

2

3

Moments des variables aléatoires

4

Vecteurs aléatoires discrets

5

Indépendance

6

Dépendance linéaire

1

Déﬁnitions

Introduction

Expérience:lancer de 3 pièces non biaisées.

Modélisation:Ω ={pf}3,P({ω}) =18 Résultat de l’expérience:on s’intéresse à la quantité X(ω) ="Nombre de face obtenu quandωest réalisée On obtient

aSym.TI(CE)N

ω (ppp) (ppf) (pfp) (pff)

X(ω)ωX(ω) 0(fpp)1 1(fpf)2 1(ffp)2 2(fff)3

SEAIL-.V.aidcsèretsoMudelAMP4/65

is.d.a-VMoesètcrEI(.TymaLAISE)NC

On a alors

X: Ω→ {0123}

X−1({2}) ={(pff)(fpf)(ffp)}

AM5Pudel

et

Introduction (2)

Type d’information d’intért: On s’intéresse souvent àXcomme application, i.e.

PX−1({2})=38 On essaiera de formaliser ce genre de question.

5/6S

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