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Tuesday, 30 July 2024
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Soit $U$ une variable aléatoire suivant une loi uniforme sur $[0, 1]$. Quelle est la fonction de répartition de $G(U)$? Fonction génératrice Enoncé Déterminer une condition nécessaire et suffisante pour que les réels $a$ et $k$ sont tels que la suite $(p_n)$ définie, pour $n\geq 0$, par $p_n=\left(\frac a{a+1}\right)^n k$ soit la loi de probabilité d'une variable aléatoire à valeurs dans $\mathbb N$. Donner alors la fonction génératrice d'une telle variable aléatoire. Enoncé Soit $X$ et $Y$ deux variables aléatoires indépendantes suivant des lois de Poisson de paramètre respectif $\lambda$ et $\mu$. Démontrer, à l'aide des fonctions génératrices, que $Z=X+Y$, suit une loi de Poisson de paramètre $\lambda+\mu$. Enoncé Démontrer que toutes les racines (complexes) non-nulles du polynôme $P(X)=X^2+X^3+\dots+X^{12}$ sont simples. Peut-on truquer un dé de sorte que, en le lançant deux fois de suite, la somme des numéros obtenus suive la loi uniforme sur $\{2, \dots, 12\}$? Enoncé Soit $X, Y$ deux variables aléatoires à valeurs dans $\mathbb N$.

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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.

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 $u\in]0, 1[$, $F(x)\geq u\iff x\geq G(u)$.

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