Sommes de variables aléatoires et loi des grands nombres
Ce chapitre prolonge les probabilitĂ©s avec lâespĂ©rance, la variance, lâindĂ©pendance et la stabilisation des frĂ©quences.
Ce chapitre prolonge les probabilitĂ©s avec lâespĂ©rance, la variance, lâindĂ©pendance et la stabilisation des frĂ©quences.
LâespĂ©rance dĂ©crit la valeur moyenne attendue dâune variable alĂ©atoire.
La variance mesure la dispersion autour de lâespĂ©rance.
LâespĂ©rance dâune somme est la somme des espĂ©rances.
LâindĂ©pendance simplifie certains calculs sur les sommes.
Quand on répÚte une expérience, la fréquence se stabilise souvent.
La frĂ©quence dâun succĂšs tend vers la probabilitĂ© thĂ©orique.
Distingue bien espérance et probabilité.
Pense Ă lâadditivitĂ© de lâespĂ©rance.
La loi des grands nombres parle de fréquences sur de nombreuses répétitions.
Si X prend toujours la valeur 4, alors E(X) vaut :
Pour X~B(10;0,5), V(X) vaut :
Si E(X)=2 et E(Y)=5, alors E(X+Y) vaut :
Observer 60% de succĂšs sur 10 essais puis 52% sur 1000 essais est :
Pour un dé équilibré, la fréquence du 6 sur un grand nombre de lancers tend vers :