Lois de probabilités
Réponses à toutes vos questions après le Bac (Fac, Prépa, etc.)
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lili35
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par lili35 » 05 Déc 2009, 21:44
Bonjour à tous,
Je vous écris car je suis actuellement en deuxième année de licence de mathématiques et je participe à un cours de probabilités.
Je rencontre un certain problème concernant les lois de probabilités.
Nous en connaissons 5:
-Loi de Bernoulli
-Loi uniforme
-Loi binomiale
-Loi géométrique
-Loi de Poisson
Or la plupart du temps dans les exercices, on nous demande de "donner la loi de X". Mais sincèrement je ne comprend rien à ces lois et de ce fait je n'arrive pas à les identifier.
Quelqu'un pourrait-il m'expliquer cette partie du cours s'il vous plait?
par alavacommejetepousse » 06 Déc 2009, 12:30
bonjour
ton cours doit donner tout ce qu il faut savoir
pose des questions précises j y répondrai (mais on ne peut refaire un cours général)
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lili35
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par lili35 » 10 Déc 2009, 23:35
Merci,
Par exemple, j'ai bien compris que lorsque dans un énoncé, je vois qu'il y a n épreuves indépendantes, alors on identifie une loi binomiale.
Mais je ne sais pas comment prouver que X suit telle ou telle loi.
J'ai trouvé 2 exemples qui me permettrais, je pense, de comprendre cela.


par alavacommejetepousse » 11 Déc 2009, 08:44
bonjour
pour reconnaitre une loi binômiale il faut PLUSIEURS conditions toutes cruciales
1 un nombre FINI (n) d 'épreuves de bernoulli
2 ces épreuves doivent être indépendantes
3 elles doivent avoir la même probabilité de succés p
4 X est la variable qui compte le nombre de succès
On a alors X de loi B(n,p)
dans tes exemples il faut faire les calculs et reconnaitre la loi sur la formule
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nuage
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par nuage » 11 Déc 2009, 12:47
Salut,
dans ton premier exemple on fait tout par le calcul.
Pour la première question X et Y sont indépendantes. On a alors
=\sum_{k=0}^n P(X=k)P(Y=n-k))
On sait que
=\frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda})
et que
=\frac{\mu^{n-k}}{(n-k)!}e^{-\mu})
En remplaçant dans l'égalité précédente, et avec quelques manimulations simples, on trouve
=\frac{(\lambda+\mu)^n}{n!}e^{-(\lambda+\mu)})
Ce qui permet de conclure.
Pour la deuxième
&= \frac{P((X=k)\cap(X+Y=n))}{P(X+Y=n)}\\<br />&\\<br />&= \frac{P((X=k)\cdot P(Y=n-k))}{P(X+Y=n)}\\<br />& \\<br />&= \frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda} \cdot \frac{\mu^{n-k}}{(n-k)!}e^{-\mu} \cdot \frac{n!}{(\lambda+\mu)^n} e^{\lambda+\mu}\\<br />&\\<br />&={n \choose k}\left(\frac{\lambda}{\lambda+\mu}\right)^k \left(\frac{\mu}{\lambda+\mu}\right)^{n-k }<br /><br />\end{array})
Ce qui conclu
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lili35
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par lili35 » 16 Déc 2009, 16:04
merci pour votre réponse. Par contre je ne comprend pas comment vous trouvez la première relation P(X+Y= n) =la somme.
D'où vient cette égalité?
j'ai 2 autres questions:
- Je n'ai pas compris ce qu'était une fonction de répartition et comment l'a tracé.
- je passe un examen dans quelques jours, quels seraient les conseils que vous pourriez me donner pour réussir un exercice de probabilité? (si vous en avez merci)
par alavacommejetepousse » 16 Déc 2009, 16:52
bonjour
je ne peux que redire ce qui doit être ds ton cours
X une var; pour x réel F (x) = P (X=
F est la fonction de répartition de X , elle croit tend vers 0 en - infini et 1 en +infini.
elle présente une discontinuité en tout point a où P( X= a) est non nulle
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