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Programme de mathématiques BCPST, première année · semestre 2

a) Variable aléatoire sur un univers fini

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Texte officiel du programme
ContenusCapacités et commentaires
On nomme variable aléatoire sur un univers $\Omega$ (fini) toute application de $\Omega$ dans $\mathbb{R}$.
Pour une variable aléatoire $X$, la détermination exacte de l’univers image $X(\Omega)$ n’est pas toujours utile et on pourra se limiter à un ensemble de valeurs pertinentes.
Pour tout intervalle $I$ de $\mathbb{R}$, l’ensemble $\{\omega \in \Omega : X(\omega) \in I\}$ est noté $(X \in I)$
Notations $(X = x)$, $[X = x]$, $\{X = x\}$, $(X \leq x)$, etc.
Exemple des fonctions indicatrices. Notation $\mathbb{1}_A$ où $A \subset \Omega$.
Règles de calcul : intersection, union, complémentaire.
Système complet d’événements $(X = x)$ pour $x \in X(\Omega)$ associé à une variable aléatoire.
La loi [de probabilité] d’une variable aléatoire $X$ est l’application $f_X$ de $X(\Omega)$ dans $\mathbb{R}$ associant à tout $x$ de $X(\Omega)$ le nombre $P(X = x)$.
La fonction de répartition de $X$ est l’application $F_X$ de $\mathbb{R}$ dans $\mathbb{R}$ associant à tout $t$ réel le nombre $F_X(t) = P(X \leq t)$.
On rappellera les représentations graphiques de ces deux fonctions, respectivement en bâtons et en escaliers. Les étudiants doivent savoir déterminer la loi d’une variable aléatoire à partir de sa fonction de répartition. Les propriétés générales des fonctions de répartition (croissance, limites, …) seront vues en deuxième année.
Si $(x_i)_{1 \leq i \leq n}$ est une famille de réels distincts et $(p_i)_{1 \leq i \leq n}$ une famille de réels positifs vérifiant $\sum_{i=1}^{n} p_i = 1$ alors il existe une variable aléatoire $X$ sur un univers fini vérifiant, pour tout $i$ compris entre 1 et $n$, $P(X = x_i) = p_i$.
On ne se posera pas la question de l’espace probabilisé.
⇌ Algorithme de simulation d’une variable aléatoire sur un univers fini, les $(p_i)$ étant donnés sous la forme d’une liste.
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