Leçon 302 — Variables aléatoires discrètes. Loi, espérance, variance.

Points clés

Plan

  1. Variables aléatoires discrètes
    • Définition : [formule] mesurable avec [formule] dénombrable
    • Loi de [formule] : mesure image [formule]
    • Fonction de répartition : [formule]
  2. Espérance d'une variable aléatoire discrète
    • Définition : [formule] lorsque la série converge absolument
    • Formule de transfert : [formule]
    • Linéarité : [formule]
    • Monotonie : [formule] p.s. implique [formule]
  3. Variance et moments
    • Variance : [formule]
    • Écart-type : [formule]
    • Formule de König-Huygens et propriétés de la variance
    • Covariance : [formule]
  4. Lois discrètes classiques
    • Loi de Bernoulli [formule] et loi binomiale [formule] : [formule]
    • Loi de Poisson [formule] : [formule]
    • Loi géométrique [formule] : [formule], propriété d'absence de mémoire
  5. Inégalités fondamentales
    • Inégalité de Markov : [formule] pour [formule]
    • Inégalité de Bienaymé-Tchebychev : [formule]
    • Inégalité de Jensen pour les fonctions convexes
  6. Applications
    • Approximation de la loi binomiale par la loi de Poisson quand [formule], [formule]
    • Loi faible des grands nombres pour des variables discrètes
    • Paradoxe du collecteur de coupons : temps d'attente moyen [formule]

Théorèmes clés

Exemples importants

Erreurs courantes

Conseils du jury

Développements associés

Prérequis

espaces probabilises, series numeriques