Couple de variables — définition ?
Deux variables aléatoires définies sur le même espace.
Loi conjointe — rôle ?
Décrire la probabilité conjointe de (X,Y).
Lois marginales — comment ?
Sommation de la loi conjointe sur l'autre variable.
Lois conditionnelles — formule ?
P(X=x|Y=y) = P(X=x,Y=y)/P(Y=y).
Indépendance — critère ?
P(X=x,Y=y) = P(X=x)P(Y=y).
Espérance — formule ?
E(X) = ∑ x P(X=x).
Variance — calcul ?
V(X) = E[(X - E[X])²].
Covariance — définition ?
E[(X - E[X])(Y - E[Y])].
Décorrélation — condition ?
Cov(X,Y) = 0.
Somme de variables — loi ?
Convolution des lois, si indépendantes.
Loi de la somme — exemple ?
Poisson + Poisson = Poisson, sous indépendance.
Série génératrice — rôle ?
Caractérise la loi de X par sa série entière.
Série génératrice — dérivée en 1 ?
Donne l’espérance E(X).
Série génératrice — variance ?
V(X) = G''_X(1) - (G'_X(1))².
Indépendance — propriété clé ?
G_{X+Y}(t) = G_X(t) G_Y(t).
Covariance — propriété ?
Symétrique, bilinéaire, et lié à V(X).
Variance d’une somme — si indépendants ?
V(∑ X_i) = ∑ V(X_i).
Lois marginales — comment ?
Somme de la loi conjointe sur l’autre variable.
Lois conditionnelles — formule ?
P(X=x|Y=y) = P(X=x,Y=y)/P(Y=y).
Loi de la somme — exemple binomiale ?
Somme de n binomiales B(p) est B(n,p).
Test your knowledge with 10 questions on Introduction aux variables aléatoires et lois associées.
1. Quelle est la formule permettant d'obtenir la loi marginale de X à partir de la loi conjointe de (X,Y)?
2. Qui a formulé la notion de lois marginales dans la théorie moderne des probabilités ?
Review the complete course in the revision sheet for Introduction aux variables aléatoires et lois associées.
See revision sheet →Import your course and AI generates flashcards in 30 seconds.
Flashcard generator