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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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Indépendance

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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Personne ne peut m'apporter une aide sur cette démonstration?
par Julien21
07 Avr 2012, 13:55
 
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Sujet: Loi normale /matrice de variance-covariance
Réponses: 5
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Loi normale /matrice de variance-covariance

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
Réponses: 5
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