Modes de convergence. Théorèmes limites fondamentaux
Probabilités - Concepts fondamentaux
AF166 v1 Article de référence

Modes de convergence. Théorèmes limites fondamentaux
Probabilités - Concepts fondamentaux

Auteur(s) : Sylvie MÉLÉARD

Relu et validé le 19 nov. 2019 | Read in English

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1 - Espace de probabilités

  • 1.1 - Langage des probabilités
  • 1.2 - Probabilité sur un espace fini. Calcul combinatoire
  • 1.3 - Conditionnement et indépendance

2 - Variables aléatoires

  • 2.1 - Définition
  • 2.2 - Loi d’une variable aléatoire
  • 2.3 - Intégrale par rapport à une mesure de probabilité
  • 2.4 - Indépendance de variables aléatoires
  • 2.5 - Variables aléatoires à valeurs réelles
  • 2.6 - Cas des v.a.r. discrètes
  • 2.7 - Cas des v.a.r. à densité
  • 2.8 - Indépendance de v.a.r.

3 - Vecteurs aléatoires

  • 3.1 - Loi conjointe et lois marginales
  • 3.2 - Vecteurs gaussiens

4 - Modes de convergence. Théorèmes limites fondamentaux

  • 4.1 - Différents modes de convergence
  • 4.2 - Loi des grands nombres
  • 4.3 - Théorème de la limite centrale

Sommaire

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Auteur(s)

  • Sylvie MÉLÉARD : Université Paris 10, MODALX - Laboratoire de probabilités et modèles aléatoires Paris 6 et 7

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INTRODUCTION

On trouvera dans l’article [AF 165] « Probabilités. Présentation » un historique et une description du développement de cette science de l’aléatoire que sont les probabilités. On pourra y trouver un certain nombre d’exemples motivant son intérêt dans la modélisation de nombreux phénomènes auxquels s’intéressent quotidiennement les ingénieurs (files d’attente, rupture, turbulence, mathématiques financières…).

Cet article introduit toutes les notions de base de la théorie des probabilités et permet d’acquérir le raisonnement probabiliste. La théorie des probabilités ne peut se construire axiomatiquement qu’en utilisant la théorie de la mesure et de l’intégration. Nous n’en donnerons dans ce texte que les éléments nécessaires à sa bonne compréhension, sans exiger de prérequis dans ce domaine. Les outils modernes du calcul stochastique et les méthodes de Monte-Carlo propres à la simulation seront développés dans d’autres articles.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-af166

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4. Modes de convergence. Théorèmes limites fondamentaux

4.1 Différents modes de convergence

Dans cette partie, on considère une suite de variables aléatoires (Xn)n , et on s’intéresse à son comportement asymptotique quand n tend vers l’infini. Rappelons que ces variables sont en fait des fonctions, et que les notions de convergence que l’on va définir sont de type fonctionnelle. Ces convergences vont être de natures différentes suivant que l’on considère les variables Xn ou seulement leur loi.

HAUT DE PAGE

4.1.1 Convergence en probabilité

On considère ici une suite (Xn)n de v.a. définies sur le même espace de probabilité (Ω,  P ), ainsi que la v.a. X.

On dit que la suite (Xn)n converge en probabilité vers X si pour tout η>0 :

limn...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BOULEAU (N.) -   Probabilités de l’ingénieur, variables aléatoires et simulation.  -  Hermann (1986).

  • (2) - BOUZITAT (C.), PAGÈS (G.) -   En passant par hasard… Les probabilités de tous les jours.  -  Vuibert (1999).

  • (3) - BREIMAN (L.) -   Probability.  -  Addison-Wesley (1968).

  • (4) - JACOD (J.), PROTTER (P.) -   Probability essentials.  -  Springer (2000).

  • (5) - MÉTIVIER (M.) -   Notions fondamentales de la théorie des probabilités.  -  Dunod (1972).

  • (6) - NEVEU (J.) -   Bases mathématiques du calcul des probabilités.  -  Masson (1984).

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