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Résumé de cours Exercices Corrigés Cours en ligne de Maths en ECS2 Corrigés – Calcul de l'espérance, loi de Poisson Exercice 1: Boules et limite de l'espérance boules () sont réparties dans urnes. Question 2: est une v. a. r. finie, donc elle admet une espérance. En utilisant la formule de l'espérance toale:. Or. Donc. Question 3: La suite est arithmético-géométrique. Si,. On a alors:, et comme, on obtient:. Si, pour. Si,, donc quand, donc quand. Exercice 2: Loi et calcul de l'espérance Une urne contient boules numérotées de à (). On effectue des tirages successifs d'une boule de l'urne, en remettant chaque fois la boule tirée dans l'urne avant le tirage suivant. Pour, désigne le rang du tirage où l'on voit apparaître pour la première fois numéros distincts, si cette circonstance se produit, sinon prend la valeur. Question 1: On a: le premier numéro est évidemment un nouveau numéro. Question 2:, donc p. s., et pour,, donc suit une loi géométrique de paramètre. (i) Pour, prend ses valeurs dans: il faut au moins un tirage supplémentaire pour voir apparaître un nouveau numéro, et on peut aussi tirer toujours des numéros déjà obtenus.
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Si les sommes infinies écrites convergent, on a:. Cette dernière série converge et a pour somme. Donc admet une espérance et. Pour,. Les événements de l'union sont deux à deux disjoints, et vides si: il ne peut pas y avoir plus d'acheteurs que de clients. Donc:. Cette dernière somme vaut, donc, donc suit une loi de Poisson de paramètre. Des progrès en maths ne seront visibles que si les révisons et les entraînements sont réguliers, pour cela aidez-vous de nos cours en ligne d'ECS2 en maths: les couples de variables aléatoires discrètes les couples et n-uplets de variables aléatoires générales dans le cas général introduction aux fonctions de n variables le calcul différentiel les compléments en algèbre linéaire
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Calcul des probabilités - La loi de Poisson - Correction de l'exercice 1 - YouTube
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On appelle fonction génératrice de $X$ la série entière $$G_X(t)=\sum_{n=0}^{+\infty}P(X=n) t^n. $$ Démontrer que le rayon de convergence de $G_X$ est supérieur ou égal à $1$. Démontrer que $G_X$ définit une fonction continue sur $[-1, 1]$ et $C^\infty$ sur $]-1, 1[$. Démontrer que si $G_X=G_Y$ sur $]-1, 1[$, alors $X$ et $Y$ ont même loi. Calculer $G_X$ lorsque $X$ suit une loi de Bernoulli de paramètre $p$, puis lorsque $X$ suit une loi binomiale de paramètres $(n, p)$. On suppose que $X$ et $Y$ sont indépendantes. Démontrer que, pour tout $t\in]-1, 1[$, on a $$G_{X+Y}(t)=G_X(t)G_Y(t). $$ Soit $X$ une variable aléatoire suivant une loi binomiale de paramètres $(n, p)$, et $Y$ une variable aléatoire suivant une loi binomiale de paramètres $(m, p)$. On suppose que $X$ et $Y$ sont indépendantes. Quelle est la loi de $X+Y$? Retrouver ce résultat autrement que par les fonctions génératrices. Fonction caractéristique Enoncé Soit $\mu$ une mesure de probabilité sur $\mathbb R$. Montrer que sa transformée de Fourier est uniformément continue.
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Moments, fonctions de répartition Enoncé Soit $X$ une variable aléatoire admettant un moment d'ordre 2. Démontrer que $E\big((X-a)^2\big)$ est minimal pour $a=E(X)$. Enoncé On dit qu'une variable aléatoire réelle $X$ est quasi-certaine lorsqu'il existe un réel $a$ tel que $P(X=a)=1$. Soit $X$ une variable aléatoire réelle telle que $X(\Omega)$ soit fini ou dénombrable. Démontrer que $X$ est quasi-certaine si et seulement si $V(X)=0$. Enoncé Soit $X$ une variable aléatoire réelle et soit $M\subset\mathbb R$ tel que, tout $x\in M$, $P(X=x)>0$. Démontrer que $M$ est fini ou dénombrable. Enoncé Soit $F:\mathbb R\to\mathbb R$ une fonction croissante, continue à droite, vérifiant $\lim_{-\infty}F=0$ et $\lim_{+\infty}F=1$. On veut démontrer qu'il existe une variable aléatoire $X$ dont $F$ est la fonction de répartition. Pour $u\in]0, 1[$, on pose $$G(u)=\inf\{x\in\mathbb R;\ F(x)\geq u\}. $$ Vérifier que $G$ est bien définie. Démontrer que, pour tout $x\in\mathbb R$ et tout $u\in]0, 1[$, $F(x)\geq u\iff x\geq G(u)$.
Enoncé Soit $X$ une variable aléatoire. On souhaite démontrer que $\phi_X(1)=1$ si et seulement si $P_X(\mathbb R\backslash2\pi \mathbb Z)=0$. On suppose que $\phi_X(1)=1$. Démontrer que $\int_{\mathbb R}(1-\cos x)dP_X(x)=0$. En déduire que $P_X(\mathbb R\backslash2\pi \mathbb Z)=0$. Démontrer la réciproque. Démontrer que ces deux conditions sont aussi équivalentes à $\phi_X$ est $1$-périodique. Enoncé Soient $X, Y$ deux variables aléatoires réelles indépendantes de même loi. On suppose qu'elles possèdent un moment d'ordre 2 et on note $\sigma^2$ leur variance commune. On suppose de plus que $\frac{X+Y}{\sqrt 2}$ a même loi que $X$. Démontrer que $X$ est d'espérance nulle. Donner un développement limité à l'ordre 2 de $\phi_X$. Démontrer que $$\forall n\geq 1, \ \forall t\in\mathbb R, \ \left[\phi_X\left(\frac{t}{2^{n/2}}\right)\right]^{2^n}=\phi_X(t). $$ En déduire que $X$ suit une loi normale dont on précisera les paramètres. Retrouver ce résultat en appliquant le théorème limite central.
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Mais avant même de commencer ce stage, il a fallut dire au revoir à tout le monde!! Et oui qui dit fin d'année scolaire dit départ des personnes qui m'ont accompagnées pendant toute cette année scolaire! Départ des français qui ne restent pas pendant l'été!! Quelques aux revoirs un peu difficiles, mais vite rassuré quand on se dit que la France n'est pas si grande que ça et qu'il y a toujours moyen de se revoir!! En tt cas j'en connais une qui va me voir rapidement à mon retour en France!! N'est ce pas poulette?? (Julie) Donc voilà pour moi l'aventure ne se termine pas encore!! Beaucoup de chose m'attendent pendant cet été! Festival, kayak que j'ai déjà fait avec Dominique et François..., mon anniversaire que j'espère fêter... et puis tt plein de bonnes choses que je vais encore découvrir au gré de mes visites... En tout cas une chose est sûr c'est que mon retour en France risque d'être bien difficile!! Et oui retour après 13 mois de séparation d'avec la France! 13 mois sans ma famille... 13 mois où j'ai appris sur moi, sur les autres, sur la vie en collectivité, 13 mois de pure bonheur, 13 mois qui comporte sans doute qu'une seule ombre au tableau: une séparation!