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Variables aléatoires réelles à densité


\begin{example}
On laisse tomber une aiguille \\lq a tricoter. La probabilit\'e qu'...
... dit que $\alpha$\ suit la \defwd{loi uniforme}\/ sur $[0,2\pi]$.
\end{example}

D'une manière générale, si la probabilité qu'une variable aléatoire $ X$ appartienne à un intervalle peut s'écrire comme l'intégrale d'une fonction $ f$ sur cet intervalle, on dira que cette variable aléatoire admet la densité $ f$.


\begin{definition}[Densit\'e]
Une fonction $f: \R\to[0,\infty[$, int\'egrable se...
...quation}
\int_{-\infty}^{\infty} f(x)\,\6x = 1\;.
\end{equation}\end{definition}


\begin{example}
% latex2html id marker 1799
\hfill
\begin{enum}
\item Densit\'e ...
...on}
f(x) = \frac c\pi \frac1{x^2+c^2}\;.
\end{equation}
\end{enum}\end{example}

\begin{figure}{\small {\bf Figure 2.1. }
Densit\'es et fonctions de r\'epartiti...
... exponentielle $\cE\!xp(1)$, (c)
loi de Cauchy de param\\lq etre $1$.}\end{figure}


\begin{definition}[Fonction de r\'epartition]
Une fonction $F: \R\to[0,1]$\ est ...
...in{equation}
F(x) = \int_{-\infty}^x f(y)\,\6y\;.
\end{equation}\end{definition}

On a les propriétés suivantes:
\begin{enum}
\item Si $f$\ est une densit\'e, la fonction $F$\ d\'efinie
par~\eq...
...tre-exemples,
faisant intervenir, par exemple, des objets fractals).
\end{enum}

Le lien entre la notion de fonction de répartition et les variables aléatoires vient du fait que pour toute variable aléatoire réelle, $ \prob{X\leqs t}$ est une fonction de répartition. En effet,
\begin{itemiz}
\item si $s\leqs t$, alors $\set{X\leqs s} \subset \set{X\leqs t}...
...fty}\prob{X\leqs t}=0$\ et
$\lim_{t\to+\infty}\prob{Xà\leqs t}=1$.
\end{itemiz}
Ceci motive la définition suivante.


\begin{definition}[Variable al\'eatoire \\lq a densit\'e]
Si $X$\ est une variable ...
...ns ce cas, on peut remplacer $<$\ par $\leqs$\ et inversement.
\end{definition}


\begin{example}
% latex2html id marker 1913
\hfill
\begin{enum}
\item Soit $(\Om...
...loi g\'eom\'etrique,
cf. la Proposition~\ref{prop_va1}.
\end{enum}\end{example}

Pour des variables aléatoires admettant une densité, l'espérance et la variance se définissent de manière analogue au cas discret, en remplaçant les sommes par des intégrales.


\begin{definition}[Esp\'erance et variance]
Soit $X$\ une variable al\'eatoire a...
...ty}^\infty (x-\expec{X})^2 f(x)\,\6x\;.
\end{equation}\end{enum}\end{definition}


\begin{example}\hfill
\begin{enum}
\item \emph{Loi normale standard}\/: On a
\b...
...e tent\'e de consid\'erer son esp\'erance
comme nulle).
\end{enum}\end{example}


\begin{definition}[Fonction g\'en\'eratrice]
Soit $X$\ une variable al\'eatoire ...
...z x} f(x)\,\6x
\equiv \bigexpec{\e^{\icx z X}}\;.
\end{equation}\end{definition}

On a $ G_X(0)=1$, et pour $ z$ réel,

$\displaystyle \abs{G_X(z)} \leqs \int_{-\infty}^\infty \abs{\e^{\icx z x}} f(x)\,\6x = 1\;,$ (2.1)

donc l'intégrale existe sur l'axe réel. Si $ G_X$ est analytique au voisinage de $ z=0$, on aura

$\displaystyle G_X'(z) = \icx \int_{-\infty}^\infty x\e^{\icx z x} f(x)\,\6x\;,$ (2.2)

et par conséquent

$\displaystyle G_X'(0) = \icx \expec{X}\;,\qquad G_X''(0) = -\expec{X^2}\;.$ (2.3)

La fonction génératrice permet donc de calculer l'espérance et la variance de $ X$ (et plus généralement l'espérance de n'importe quel polynôme en $ X$).


\begin{example}\hfill
\begin{enum}
\item \emph{Loi exponentielle de param\\lq etre ...
...e quantit\'e \'etant souvent d\'enot\'ee $(2\ell-1)!!$.
\end{enum}\end{example}


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berglund 2005-11-28