Une variable aléatoire qui peut prendre n valeurs possibles k1, k2, …, kn, suit une loi uniforme lorsque la probabilité de n’importe quelle valeur ki est égale à 1/n. Les valeurs possibles de k sont 1, 2, 3, 4, 5, 6 ; et à chaque fois que le dé est lancé, la probabilité d’un score donné est égale à 1/6.
Contents
- 1 Comment savoir si une variable suit une loi uniforme?
- 2 Comment justifier qu’une variable aléatoire suit une loi binomiale?
- 3 Quand on utilise la loi uniforme?
- 4 Quand une variable suit la loi normale?
- 5 Comment calculer la variance d’une loi uniforme?
- 6 Comment calculer l’espérance d’une loi uniforme?
- 7 Quels sont les paramètres d’une loi binomiale?
- 8 Comment reconnaître une loi de Bernoulli?
- 9 Comment déterminer les paramètres de la loi binomiale?
- 10 Comment calculer une espérance conditionnelle?
- 11 Comment calculer la loi de probabilité d’une variable aléatoire continue?
- 12 Comment savoir si on suit une loi normale?
Comment savoir si une variable suit une loi uniforme?
On dit qu’une variable aléatoire X suit une loi uniforme sur l’intervalle [a; b] lorsque sa densité de probabilité associée est constante sur [a; b]. Cette constante est alors égale à. X est alors notée U[a; b].
Comment justifier qu’une variable aléatoire suit une loi binomiale?
En résumé, pour justifier que X suit une loi binomiale, il suffit de dire que: on répète des épreuves identiques et indépendantes. chaque épreuve comporte deux issues (Succès ou Echec). X compte le nombre de succès à la fin de la répétition des épreuves.
Quand on utilise la loi uniforme?
Définition de la loi uniforme
- Dire que X suit une loi uniforme sur [a;b] signifie que sa densité de probabilité est constante sur [a;b]. sans oublier que a
- Dans ce cas, sa densité f vaut. f(x)=1b−a.
- Quand utiliser une loi uniforme. Quand on choisit un nombre au hasard entre a et b.
Quand une variable suit la loi normale?
Lorsque le nombre de billes est grand, la répartition des billes suivant leur position est approximativement une loi normale. C’est-à-dire qu’il est possible de calculer une valeur approchée de la probabilité qu’une variable suivant une loi normale soit dans un intervalle [μ – σ, μ + σ] autour de la moyenne μ.
Comment calculer la variance d’une loi uniforme?
Ainsi, pour une variable aléatoire suivant cette loi, l’espérance est alors m1 = (a + b)/2 et la variance est m2 − m12 = (b − a)2/12.
Comment calculer l’espérance d’une loi uniforme?
Dans le cas de la loi uniforme c’est simplement x /(b-a). Et c’est un calcul assez simple d’un point de vue intégrale, on a juste à faire une petite simplification à la fin. Et on obtient que l’ espérance de la loi uniforme sur [a,b] c’est (a + b) / 2 vu que c’est uniforme!
Quels sont les paramètres d’une loi binomiale?
Définition 1 — La loi binomiale, de paramètres n et p, est la loi de probabilité d’une variable aléatoire X égale au nombre de succès rencontrés au cours d’une répétition de n épreuves de Bernoulli, p étant la probabilité de succès dans chacune d’entre elles.
Comment reconnaître une loi de Bernoulli?
La loi de Bernoulli est la loi de la variable aléatoire qui code le résultat d’une épreuve qui n’admet que deux issues (épreuve de Bernoulli ): 1 pour « succès », 0 pour « échec », ou quel que soit le nom qu’on donne aux deux issues d’une telle expérience aléatoire.
Comment déterminer les paramètres de la loi binomiale?
La loi de probabilité de la variable aléatoire associée à une expérience aléatoire qui suit un schéma de Bernoulli est la loi binomiale. Ses deux paramètres sont le nombre n de répétitions et la probabilité de succès p. L’espérance de cette loi est np. E(X) = np.
Comment calculer une espérance conditionnelle?
L’ espérance d’une v.a. dont la loi est la loi conditionnelle de Y `a l’événement [X = xi] est appelée espérance conditionnelle de Y `a l’événement [X = xi]. yjP(Y = yj|X = xi). Exemple: soient X ∼ P(λ) et Y ∼ P(µ) indépendantes (loi de Poisson de param`etres λ > 0 et µ > 0). j!, j ∈ N.
Comment calculer la loi de probabilité d’une variable aléatoire continue?
Remarques. Pour tout réel x, p(X = x) = 0. Pour tous réels a et b, p(a ⩽ X ⩽ b) = p(a La loi normale ou loi de Laplace-Gauss