Quiz probabilités

La formule exacte est : \(V(X)=G_X »(1)+G_X'(1)-G_X'(1)^2\).

On a \(G_X(1)=1\) et \(G’_X(1)=E(X)\).

Le lancer de deux dés équilibrés ne donne pas une loi uniforme sur \(\{2,3,\ldots,12\}\) !

En revanche la réciproque est fausse.

Il faut que ces deux variables soient supposées indépendantes.

Cette inégalité est fausse en général, de même que l’inégalité dans le sens opposé d’ailleurs.

On a \(P(A)P(\overline A)=P(A\cap \overline A)=P(\emptyset)=0\) donc \(P(A)=0\) ou \(P(\overline A)=0\).

La condition est nécessaire mais pas suffisante. Deux variables aléatoires peuvent être non corrélées (c’est-à-dire \(\text{cor}(X,Y)=0\)), auquel cas \(V(X+Y)=V(X)+V(Y)\), sans pour autant être indépendantes.

Si \(A\) et \(B\) sont disjoints, \(P(A\cap B)=0\) donc ils ne sont indépendants que si \(P(A)=0\) ou \(P(B)=0\).

C’est vrai, mais uniquement si celle-ci est presque sûrement constante. En effet, si \(X\) est indépendante d’elle-même, alors pour tout \(x\in X(\Omega)\), \(P(X=x\text{ et }X=x)=P(X=x)^2\) donc \(P(X=x)=P(X=x)^2\) soit \(P(X=x)\in\{0,1\}\). Puisque \(\sum_{x\in X(\Omega)}P(X=x)=1\), il existe au moins un \(x\in X(\Omega)\) tel que \(P(X=x)\ne0\) soit \(P(X=x)=1\), ce qui signifie que \(X\) est presque sûrement égal à la constante \(x\).

C’est le contraire : l’inégalité de Bienaymé-Tchebychev mesure la dispersion de la variable autour de l’espérance et s’exprime par l’inégalité \(P(|X-E(X)|\geq \epsilon)\leq \frac{V(X)}{\epsilon^2}\)

La série \(\displaystyle\sum P(\{n\})\) converge (sa somme vaut 1) donc son terme général tend vers 0.

Pour appliquer cette formule il faut que ces variables aléatoires soient supposées indépendantes.

C’est un exercice classique traité en classe.

Ceci peut être mis en défaut lorsque les variables \(X,Y,Z\) sont deux-à-deux indépendantes sans être indépendantes.

Pour les mêmes raisons, on peut avoir \(P(A)=1\) sans que \(A\) soit égal à \(\Omega\) (notion d’événement quasi-certain).

C’est une tribu dans tous les cas, mais lorsque \(\Omega\) n’est pas dénombrable celle-ci ne présente guère d’intérêt (il n’est pas possible de définir une probabilité non triviale sur cette tribu).

En revanche on a \(P(B\mid A)+P(\overline B\mid A)=1\).

D’après la formule des probabilités totales, \(P(X=x\text{ et }Y=y)=\sum_{z\in Z(\Omega)}P\bigl(X=x\text{ et }(Y,Z)=(y,z)\bigr)P(Z=z)\).

Par indépendance on en déduit \(P(X=x\text{ et }Y=y)=\sum_{z\in Z(\Omega)}P(X=x)P(Y=y\text{ et }Z=z)P(Z=z)\) soit \(P(X=x\text{ et }Y=y)=P(X=x)P(Y=y)\). Les variables \(X\) et \(Y\) sont indépendantes.

D’après la formule de Koenig-Huyghens, \(E(X^2)-E(X)^2=V(X)=E((X-E(X))^2)\geq 0\) par positivité de l’espérance.

\(P(n-X=k)=P(X=n-k)=\binom n{n-k}p^{n-k}(1-p)^k=\binom nk(1-p)^kp^{n-k}\) donc \(n-X\) suit une loi binomiale \(\mathcal B(n,1-p)\).

Elle est appelée la tribu grossière.

Si \(X\) suit une loi uniforme sur \(\{-1,1\}\) alors \(E(X)=0\) et \(E(\text{e}^X)=\text{ch}(1)\).

Si \(A\) et \(B\) sont indépendants et incompatibles alors \(0=P(A\cap B)=P(A)P(B)\) donc \(P(A)=0\) ou \(P(B)=0\).

C’est la formule des probabilités totales, qui s’écrit aussi \(\displaystyle P(B)=\sum_nP(B\mid A_n)P(A_n)\).