Infos

Vous devez être inscrit pour accéder à ces informations.

Ceci vous permet de visualiser les ressources déjà vues et marquer à revoir celles qui nécessitent d'être retravaillées.

Inscrivez vous gratuitement ici....

Contenu

Déterminer la valeur manquante d’une loi de probabilités

Calcul de l’espérance

Exercice | temps recommandé inférieur à 5mn | Niveau 1 application directe du cours | séquence 4 du chapitre |
La loi de probabilité d'une variable aléatoire $X$ est donnée dans le tableau ci-dessous:
  1. Déterminer la probabilité manquante dans ce tableau.
    Rappel cours

    Variable aléatoire et loi de probabilité
    Une variable aléatoire discrète est une fonction définie de $\Omega$ dans $\mathbb{R}$ qui a tout élément $x_i$ de $\Omega$ associe un nombre réel.
    Définir la loi de probabilité d'une variable aléatoire prenant les valeurs $\left\lbrace x_1;x_2;x_3;......x_n\right\rbrace $, c'est déterminer la probabilité d'obtenir la valeur $X=x_i$ pour tout élément de $\left\lbrace x_1;x_2;x_3;......x_n\right\rbrace $

    Aide

    La somme des probabilités est égale à 1 (probabilité de l'événement certain)

    Solution

    Vous devez être inscrit pour accéder à ce contenu gratuitement!
    INSCRIPTION

  2. Calculer l'espérance de $X$ notée $E(X)$.
    Rappel cours

    Espérance-variance-écart type
    L'espérance de la variable aléatoire $X$ (avec les notations précédentes) est:
    $E(X)=x_1p_1+x_2p_2+......+x_np_n=\sum_{i=1}^n p_ix_i$
    La variance d'une variable aléatoire $X$ est:
    $V(X)=p_1(x_1-E(X))^2+p_2(x_2-E(X))^2+.....+p_n(x_n-E(X))^2=\sum_{i=1}^n p_i(x_i-E(X))^2$
    ou bien $V(X)=p_1x_1^2+p_2x_2^2+.....+p_nx_n^2-(E(X))^2=\sum_{i=1}^n p_ix_i^2-(E(X))^2$
    L'écart type est égal à la racine carrée de la variance: $\sigma(X)=\sqrt{V(X)}$

    Solution

    Vous devez être inscrit pour accéder à ce contenu gratuitement!
    INSCRIPTION


Inscrivez-vous pour accéder à ce contenu gratuitement!

INSCRIPTION

error: Ce contenu est protégé