August 1, 2024

Soit $U$ une variable aléatoire suivant une loi uniforme sur $[0, 1]$. Quelle est la fonction de répartition de $G(U)$? Fonction génératrice Enoncé Déterminer une condition nécessaire et suffisante pour que les réels $a$ et $k$ sont tels que la suite $(p_n)$ définie, pour $n\geq 0$, par $p_n=\left(\frac a{a+1}\right)^n k$ soit la loi de probabilité d'une variable aléatoire à valeurs dans $\mathbb N$. Donner alors la fonction génératrice d'une telle variable aléatoire. Enoncé Soit $X$ et $Y$ deux variables aléatoires indépendantes suivant des lois de Poisson de paramètre respectif $\lambda$ et $\mu$. Démontrer, à l'aide des fonctions génératrices, que $Z=X+Y$, suit une loi de Poisson de paramètre $\lambda+\mu$. Enoncé Démontrer que toutes les racines (complexes) non-nulles du polynôme $P(X)=X^2+X^3+\dots+X^{12}$ sont simples. Peut-on truquer un dé de sorte que, en le lançant deux fois de suite, la somme des numéros obtenus suive la loi uniforme sur $\{2, \dots, 12\}$? Enoncé Soit $X, Y$ deux variables aléatoires à valeurs dans $\mathbb N$.

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On appelle fonction génératrice de $X$ la série entière $$G_X(t)=\sum_{n=0}^{+\infty}P(X=n) t^n. $$ Démontrer que le rayon de convergence de $G_X$ est supérieur ou égal à $1$. Démontrer que $G_X$ définit une fonction continue sur $[-1, 1]$ et $C^\infty$ sur $]-1, 1[$. Démontrer que si $G_X=G_Y$ sur $]-1, 1[$, alors $X$ et $Y$ ont même loi. Calculer $G_X$ lorsque $X$ suit une loi de Bernoulli de paramètre $p$, puis lorsque $X$ suit une loi binomiale de paramètres $(n, p)$. On suppose que $X$ et $Y$ sont indépendantes. Démontrer que, pour tout $t\in]-1, 1[$, on a $$G_{X+Y}(t)=G_X(t)G_Y(t). $$ Soit $X$ une variable aléatoire suivant une loi binomiale de paramètres $(n, p)$, et $Y$ une variable aléatoire suivant une loi binomiale de paramètres $(m, p)$. On suppose que $X$ et $Y$ sont indépendantes. Quelle est la loi de $X+Y$? Retrouver ce résultat autrement que par les fonctions génératrices. Fonction caractéristique Enoncé Soit $\mu$ une mesure de probabilité sur $\mathbb R$. Montrer que sa transformée de Fourier est uniformément continue.

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Une éventualité de, (, ), est de la forme (une éventualité de, une suite de j-1 numéros faisant partie des i numéros déjà obtenus, un nouveau numéro) Donc:, donc. Donc la loi de sachant est géométrique de paramètre. (ii) En utilisant la formule des probabilités totales avec le système quasi-complet d'événements, on obtient:. Donc suit une loi géométrique de paramètre. Exercice 3: Loi de Poisson de paramètre est une matrice de. Le nombre de clients fréquentant un centre commercial est une v. qui suit une loi de Poisson de paramètre,. La probabilité qu'un client y effectue un achat est,. désigne le nombre de clients qui effectuent un achat; on admet que est une v. r.. Chaque client peut effectuer un achat (succès) ou non (échec). Les décisions des clients sont indépendantes les unes des autres, et la probabilité de succès est. Sur, prend pour valeur le nombre de succès en épreuves. Donc la loi de sachant est binômiale de paramètre, et donc l'espérance de sachant est. est à valeurs positives:.

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Chercher à identifier... c) Donner une formule développée possible pour le composé. d) Est-ce la seule... Aide-mémoire de - Dunod Aide - mémoire de. MÉCANIQUE.... 21. 3 Approche cinématique à l'aide de mécanismes par « blocs... Index. 337. © Dunod. Toute reproduction non autorisée est un délit. XI.... sur certains aspects de la mécanique des sols et des structures. Jury de sélection: NE RADHY; M. ABID; H. LAASSRI; A. TOUHAMI... 1210331168 AIT M 'BAREK KHADIJA. 1129972724 AIT SLIMAN OMAR. 1210331169 AL... 1210228245 KAMAL LEMSYEH. 1210150318 KAMAL. MASLIK. Steve Mullie from ECO BOATS Quirky tackles a recession sized... While travelling down, the Yamaha started to overheat, there was... Outboard motor: Yamaha 15hp 4 stroke.... Such risks will require the exercise of the. IV Optique et ondes 4. 5 Exemples d' interférence: onde stationnaire et battement..... 4. 3 Exercices réfraction de la lumière (O 12)23. 1 Exercices sur le..... rayons X et? appartiennent à la famille des ondes électromagnétiques.

Enoncé Soit $X$ une variable aléatoire. On souhaite démontrer que $\phi_X(1)=1$ si et seulement si $P_X(\mathbb R\backslash2\pi \mathbb Z)=0$. On suppose que $\phi_X(1)=1$. Démontrer que $\int_{\mathbb R}(1-\cos x)dP_X(x)=0$. En déduire que $P_X(\mathbb R\backslash2\pi \mathbb Z)=0$. Démontrer la réciproque. Démontrer que ces deux conditions sont aussi équivalentes à $\phi_X$ est $1$-périodique. Enoncé Soient $X, Y$ deux variables aléatoires réelles indépendantes de même loi. On suppose qu'elles possèdent un moment d'ordre 2 et on note $\sigma^2$ leur variance commune. On suppose de plus que $\frac{X+Y}{\sqrt 2}$ a même loi que $X$. Démontrer que $X$ est d'espérance nulle. Donner un développement limité à l'ordre 2 de $\phi_X$. Démontrer que $$\forall n\geq 1, \ \forall t\in\mathbb R, \ \left[\phi_X\left(\frac{t}{2^{n/2}}\right)\right]^{2^n}=\phi_X(t). $$ En déduire que $X$ suit une loi normale dont on précisera les paramètres. Retrouver ce résultat en appliquant le théorème limite central.

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