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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

Article de référence | Réf : AF166 v1

Vecteurs aléatoires
Probabilités - Concepts fondamentaux

Auteur(s) : Sylvie MÉLÉARD

Relu et validé le 19 nov. 2019

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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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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

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


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3. Vecteurs aléatoires

On va étudier plus spécifiquement ici les variables aléatoires à valeurs dans que l’on appelle également vecteurs aléatoires. Soit donc X un vecteur aléatoire de (Ω,  P ) dans . On note ses coordonnées.

3.1 Loi conjointe et lois marginales

La loi de X est alors une probabilité sur . On l’appelle aussi loi jointe ou loi conjointe des coordonnées . En choisissant un borélien B de de la forme :

avec borélien de sur la ième composante,

on obtient :

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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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