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Introduction aux Probabilités - Université Rennes 2

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198 Annexe A. Annexes<br />

<strong>Université</strong> de <strong>Rennes</strong> 2<br />

Licence MASS 2<br />

Durée : 2 heures<br />

Corrigé du Contrôle<br />

Mercredi 15 Décembre 2010<br />

Calculatrice autorisée<br />

Aucun document<br />

I. Variable à densité<br />

Soit X une variable aléatoire de densité f(x) = c<br />

x4 {x≥1}.<br />

1. Pour que f soit bien une densité, il faut que la constante c soit positive et telle que l’intégrale<br />

de f soit égale à 1, c’est-à-dire :<br />

1 =<br />

+∞<br />

1<br />

<br />

c −1<br />

x4dx = c<br />

3x3 +∞<br />

=<br />

1<br />

c<br />

3 ,<br />

donc c = 3 et f(x) = 3<br />

x 4 {x≥1}. Cette densité est représentée figure A.3 à gauche.<br />

2. La fonction de répartition F est nulle à gauche de 1, et pour x ≥ 1 on a :<br />

F(x) =<br />

x<br />

1<br />

3 1<br />

t4dt = 1−<br />

x3. Cette fonction de répartition est représentée figure A.3 à droite.<br />

3<br />

2.5<br />

2<br />

1.5<br />

1<br />

0.5<br />

0<br />

1 2 3 4 5 6<br />

1<br />

0.9<br />

0.8<br />

0.7<br />

0.6<br />

0.5<br />

0.4<br />

0.3<br />

0.2<br />

0.1<br />

0<br />

1 2 3 4 5 6<br />

Figure A.3 – Densité f et fonction de répartition F.<br />

3. PuisqueÈ(X > m) = 1−È(X ≤ m) = 1−F(m), il nous suffit de résoudre :<br />

1−F(m) = 1<br />

2<br />

1 1<br />

⇔ =<br />

m3 2 ⇔ m = 21/3 ≈ 1.26.<br />

Arnaud Guyader - <strong>Rennes</strong> 2 <strong>Probabilités</strong>

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