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Orel
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par Orel » 20 Mai 2007, 16:38
Bonjour,
Est ce quelqu'un pourrez m'aider car je ne vois pas du tout ce que je dois faire avec cet énoncé :
On considère Y une variable aléatoire de Poisson de paramètre ;) :
Soit Z le produit de Y et de (Y-1). Que vaut E(Z) / espérance de Z? Cov (Y;(Y-1))?
Je vous remercie de bien vouloir vous mobiliser si vous avez une idée car je tourne en rond avec cet énoncé !! :marteau:
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Rafar
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par Rafar » 20 Mai 2007, 16:58
Salut.
Pour la Cov, je vois pas immédiatement.
Pour l'espérance :
 = E( Y^2 - Y ) = E ( Y^2 ) - E(Y))
(linéarité de l'espérance).
Ensuite
 = E( Y^2 ) - \left( E(Y) \right)^{2})
(théorème de König) et dans ton cours, tu dois avoir que si

suit une loi
)
alors
 = \lambda)
et
 = \lambda)
.
On a donc
 = V(Y) + \left( E(Y) \right) ^2 = \lambda + \lambda^2)
et donc
 = \lambda^2 + \lambda - \lambda = \lambda^2)
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Rafar
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par Rafar » 20 Mai 2007, 17:02
Pour la cov, c'est pareil :
 = E(Y.(Y-1)) - E(Y).E(Y-1))
(König pour la covariance).
Or
 = E(Y) -1 = \lambda -1)
donc
 = E(Z) - \lambda.(\lambda -1) = \lambda^2 - \lambda.(\lambda - 1) = \lambda)
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Orel
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par Orel » 20 Mai 2007, 21:21
Merci Rafar pour cette solution bienvenue !! Maintenant, il faut que ça devienne automatique et logique pour moi !
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fahr451
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par fahr451 » 20 Mai 2007, 21:34
Rafar a écrit:Pour la cov, c'est pareil :
 = E(Y.(Y-1)) - E(Y).E(Y-1))
(König pour la covariance).
Or
 = E(Y) -1 = \lambda -1)
donc
 = E(Z) - \lambda.(\lambda -1) = \lambda^2 - \lambda.(\lambda - 1) = \lambda)
y a un peu plus rapide
la cov est bilinéaire
cov ( y ; y-1) = cov ( y;y) -cov ( y; 1)
or cov ( y;1) = 0 et cov(y;y) = var (y)
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