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Je ne comprends pas ce que tu as fait pour l'écart-type ? Effectivement, j'ai du me tromper. \sigma(X_{1}+X_{2}+...+X_{100})=\sigma(X_{1})+\sig(X_{2})+...+\sigma(X_{100}) 0,5*100=50 \sigma(X)=50 Var(X)=\sqrt(50)=7,07 Est-ce que ma solution est...
- par Julien21
- 09 Avr 2012, 14:00
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- Sujet: Indépendance
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Bonsoir On pose X = Le poids d'un bonbon. Le fait que le poids moyen d'un bonbon est de 10g, on a E(X) = 10. Un pot de bonbons de 100 bonbons revient à prendre 100 variables indépendantes et de même distribution que celle de X. Le pot de bonbons a alors pour poids : X = X_1 + X_2 + .. + X_100 Pour ...
- par Julien21
- 08 Avr 2012, 20:32
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- Sujet: Indépendance
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Je souhaite juste avoir une petite indication pour démarrer et vous soumettre ensuite ma réponse.
- par Julien21
- 08 Avr 2012, 19:23
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- Sujet: Indépendance
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Bonjour, J'ai un problème de démarrage sur un exercice et je souhaiterais pouvoir obtenir une aide pour démarrer. :mur: Déterminez le poids moyen d'une boite de 100 bonbons sachant que le poids d'un bonbon quelconque est une variable aléatoire dont la moyenne est de 10 grammes. Calculez ensuite l'éc...
- par Julien21
- 08 Avr 2012, 15:20
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- Sujet: Indépendance
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on a depuis la def X'AX=\sigma_1^2x^2 + \sigma_2^2y^2 + 2p\sigma_{12} (px\sigma_1+y\sigma_2)^2=p^2x^2\sigma_1^2+y^2\sigma_2^2+2pxy\sigma_1\sigma_2=x^2\sigma_1^2+(p^2-1)\sigma_1^2x^2+y^2\sigma_2^2+2pxy\sigma_1\sigma_2=(p^2-1)\sigma_1^2x^2+X'AX cad X'AX=(px\sig...
- par Julien21
- 08 Avr 2012, 15:11
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- Sujet: Loi normale /matrice de variance-covariance
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salut, tr(\Sigma)=\sigma_1^2 + \sigma_2^2 \geq 0\\ det(\Sigma) = \sigma_1^2\sigma_2^2 - p^2( \sigma_1\sigma_2 )^2 = \sigma_1^2\sigma_2^2 ( 1-p^2) \Sigma est def semi positive equivaut toutes ses valeurs propres sont supérieures ou égale à 0 cad avec les valeurs propr...
- par Julien21
- 07 Avr 2012, 15:27
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- Sujet: Loi normale /matrice de variance-covariance
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Bonjour, En considérant une loi normale bivariée avec une fonction de densité f(x,y), je n'arrive pas à démontrer que la matrice de variance covariance \Sigma = \left(\begin{array}{cc}\sigma_{11}&\sigma_{12}\\\sigma_{21}&\sigma_{22}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}\sigma...
- par Julien21
- 07 Avr 2012, 12:08
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- Sujet: Loi normale /matrice de variance-covariance
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