2014-2015/1S/Proba_stat/VA/Cours/Cours.tex

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2017-06-16 06:48:07 +00:00
\documentclass[a4paper,10pt]{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014-2015/Archive/2014-2015/tools/style/classCours}
\usepackage{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014-2015/Archive/2014-2015/2014_2015}
% Title Page
\titre{Variable aléatoire}
% \seconde \premiereS \PSTMG \TSTMG
\classe{\premiereS}
\date{Septembre 2014}
\begin{document}
\maketitle
\section{Variable aléatoire}
\begin{Def}
Soit $\Omega$ l'univers d'une expérience aléatoire.
Définir une variable aléatoire $X$ sur $\Omega$, c'est associer à chacune des issues de $\Omega$ un réel.
\end{Def}
\begin{Ex}
On tire au hasard une boule dans une urne constituée de 3 boules bleu, 5 boules verte, 9 boules jaune et 1 boule rouge.
\begin{itemize}
\item Une boule bleu rapporte 10
\item Une boule verte rapporte 1
\item Une boule jaune rapporte 1
\item Une boule rouge rapporte -4
\end{itemize}
On fait le dessin
\end{Ex}
\begin{Def}
Soit $X$ une variable aléatoire. Définir une loi de probabilité de $X$ c'est associer à chacune des valeurs prise par $X$ un nombre $P(X=x)$ compris entre 0 et 1 tel que la somme de tous ces nombres soit égale à 1.
\end{Def}
\begin{Ex}
Loi de probabilité pour l'exemple en question.
Représentation graphique de la loi -> diagramme bâtons
\end{Ex}
\begin{Def}
\begin{itemize}
\item L'évènement $\left\{ X = x \right\}$, où $x$ est un réel, est l'ensemble des issues de $\Omega$ auxquels ont a associé la valeur $x$.
\item L'évènement $\left\{ X \geq x \right\}$, où $x$ est un réel, est l'ensemble des issues de $\Omega$ auxquels ont a associé une valeur supérieur ou égale à $x$.
\item L'évènement $\left\{ X \leq x \right\}$, où $x$ est un réel, est l'ensemble des issues de $\Omega$ auxquels ont a associé une valeur supérieur ou égale à $x$.
\end{itemize}
\end{Def}
\begin{Ex}
On reprend l'exemple en détaillant quelques évènements et les probabilités associées.
\end{Ex}
\section{Espérance, variance et écart-type}
\begin{Ex}
Activité autour des barèmes d'un QCM.
\end{Ex}
\begin{Def}
Soit $X$ une variable aléatoire de loi de probabilité
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}
\hline
Valeurs & $x_1$ & $x_2$ & ... & $x_n$ \\
\hline
Proba & $p_1$ & $p_2$ & ... & $p_n$ \\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
\textbf{L'espérance} de $X$ est la moyenne des gains pondérées par leur probabilité. Elle se calcule de la manière suivante
\begin{eqnarray*}
E[X] & = & x_1 p_1 + x_2 p_2 + \cdots + x_n p_n = \sum_{i=1}^{n} x_i p_i
\end{eqnarray*}
\end{Def}
\begin{Ex}
Exemple de calcul simple
\end{Ex}
\begin{Rmq}
Gain espérable si l'on joue de nombreuse fois.
\end{Rmq}
\begin{Def}
Un jeu aléatoire est dit \textbf{équitable} quand son espérance est nulle.
\end{Def}
\begin{Def}
Soit $X$ une variable aléatoire de loi de probabilité
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}
\hline
Valeurs & $x_1$ & $x_2$ & ... & $x_n$ \\
\hline
Proba & $p_1$ & $p_2$ & ... & $p_n$ \\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
\textbf{La variance} de $X$ est le nombre réel
\begin{eqnarray*}
V(X) & = & \sum_{i=1}^{n} (x_i - E[X])^2 \times p_i
\end{eqnarray*}
\textbf{L'écart type} de $X$ est le nombre réel
\begin{eqnarray*}
\sigma(X) & = & \sqrt{V(X)}
\end{eqnarray*}
\end{Def}
\begin{Prop}
\begin{eqnarray*}
V(X) & = & E[(x-E[X])^2] \\
V(X) & = & E[X^2] - E[X]^2
\end{eqnarray*}
\end{Prop}
\begin{Demo}
.
\end{Demo}
\begin{Prop}
Soient $a$ et $b$ deux réels, alors
\begin{eqnarray*}
E[aX+b] & = & aE[X] + b \\
V(aX) & = & a^2 V(X)
\end{eqnarray*}
\end{Prop}
\begin{Demo}
.
\end{Demo}
\end{document}
%%% Local Variables:
%%% mode: latex
%%% TeX-master: "master"
%%% End: