Édition de feuilles d'exercices

[probas/ex2316] Vrai ou faux ?

Soit \(X\) et \(Y\) deux variables aléatoires ayant même loi et admettant une variance. Alors \(\mathbf{E}(XY)=\mathbf{E}(X^2)\).

[probas/ex1744] La loi conjointe d’un couple de variables aléatoires \((X,Y)\) est donnée par la formule : \[\mathbf{P}(X=x_i,Y=y_j)=\cases{ {1\over18}(2x_i+y_j)&si $x_i=1$, 2, $y_j=1$, 2,\cr0&sinon.\cr}\] Calculer la variance conditionnelle de \(Y\) sachant \(x_i=2\).

[probas/ex2052] Une pièce équilibrée est lancée trois fois. On note \(X\) la variable qui vaut 0 ou 1 suivant que face ou pile apparaisse au premier lancer, et \(Y\) est le nombre total de faces qui apparaissent. Soit \(Z=X+Y\).

1. Donner la loi de \(Z\).

2. Calculer \(\mathbf{E}(Z)\), et vérifier que \(\mathbf{E}(Z)=\mathbf{E}(X)+\mathbf{E}(Y)\).

3. Calculer \(\mathbf{V}(X)\), \(\mathbf{V}(Y)\) et \(\mathbf{V}(Z)\), et comparer \(\mathbf{V}(Z)\) à \(\mathbf{V}(X)+\mathbf{V}(Y)\).

[planches/ex4250] escp B/L 2018 Toutes les variables aléatoires de cet exercice sont définies sur un espace probabilisé \((\Omega,\mathscr{A},\mathbf{P})\).

Une urne contient exclusivement des boules rouges et noires indiscernables au toucher.

La proportion de boules rouges est \(p\in\left]0,1\right[\). On effectue des tirages successifs d’une boule avec remise.

On commence par effectuer des tirages de boules jusqu’à obtention d’une boule rouge ; on note \(N\) le nombre de tirages qui ont été nécessaires pour obtenir cette première boule rouge.

On effectue ensuite \(N\) tirages successifs et on s’intéresse à \(X\) qui représente le nombre de boules rouges obtenues lors de ces \(N\) tirages.

1. Quelle est la loi de de la variable aléatoire \(N\) ?

2. Pour un entier \(n\geqslant 1\), quelle est la loi conditionnelle de \(X\) sachant \([N=n]\) ?

3. Déterminer la loi du couple \((N,X)\).

4. Déterminer la loi de \(X\). On pourra utiliser sans démonstration l’égalité : \[(*)\quad\forall k\in\mathbf{N},\quad\forall x\in\left]-1,1\right[,\quad{1\over(1-x)^{k+1}}=\sum\limits_{m=0}^{+ \infty}{m+k\choose k}x^m.\]

5. Soit un réel \(\lambda\in\left]0,1\right[\). On considère deux variables aléatoires \(U\) et \(V\) indépendantes, telles que \(U\) suit une loi de Bernouilli de paramètre \(\lambda\) et \(V\) suit une loi géométrique de paramètre \(\lambda\).

   Déterminer la loi de la variable aléatoire \(UV\).

6. En déduire que \(X\) a même loi qu’un produit de deux variables aléatoires indépendantes, l’une suivant une loi de Bernoulli et l’autre une loi géométrique.

7. Exprimer \(\mathbf{E}(X)\) et \(\mathbf{V}(X)\) en fonction de \(\lambda\).

[planches/ex4748] polytechnique MP 2019 Soient \(n\in\mathbf{N}^*\), \(H\) et \(K\) dans \(\mathscr{S}_n(\mathbf{R})\), \(R\) dans \(\mathscr{S}_n^+(\mathbf{R})\) de trace 1. Pour \((s,t)\in\mathbf{R}^2\), soit \(f(s,t)=\mathop{\mathchoice{\hbox{tr}}{\hbox{tr}}{\mathrm{tr}}{\mathrm{tr}}}\nolimits\left(Re^{i(tH+sK)}\right)\).

1. On suppose que \(KH=HK\). Montrer qu’il existe deux variables aléatoires réelles \(X\) et \(Y\) telles que \(\forall(s,t)\in\mathbf{R}^2\), \(f(s,t)=\mathbf{E}\left(e^{i(tX+sY)}\right)\).

2. En considérant \(R=\pmatrix{1&0\cr0&0}\), \(H=\pmatrix{0&1\cr1&0}\), \(K=\pmatrix{1&0\cr0&-1}\), montrer que le résultat précédent ne subsiste pas si l’on omet l’hypothèse \(HK=KH\).

3. On revient à la situation de la première question. Pour \(n\in\mathbf{N}^*\), \(\ell_1\), … , \(\ell_n\) dans \(\mathbf{R}\), \(s_1\), … , \(s_n\), \(t_1\), … , \(t_n\) dans \(\mathbf{C}\), montrer que \(\displaystyle\sum\limits_{1\leqslant i,j\leqslant n}\ell_i\overline\ell_j f(s_i-s_j,t_i-t_j)\geqslant 0\).