1. Couples de variables aléatoires discrètes finies
Définitions :
Soient X et Y deux variables aléatoires discrètes définies sur (Ω,A,P) à valeurs respectivement dans les ensembles E et F.
Le couple de variables aléatoires Z=(X,Y):Ω→E×F vérifie pour tout w∈Ω, Z(w)=(X(w),Y(w)).
La loi conjointe des variables aléatoires X et Y est la loi du couple Z=(X,Y).
Les lois des deux variables aléatoires X et Y sont les lois marginales de la variable Z.
Définition :
Soit x∈X(Ω).
La loi conditionnelle de Y sachant X=x est la loi de la variable aléatoire Y pour la probabilité conditionnelle P(⋅|X=x) : pour tout B⊂Y(Ω),
P(Y∈B|X=x)={P((Y∈B),(X=x))P(X=x) si P(X=x)>00 sinon
Définition :
Soient X et Y deux variables aléatoires discrètes définies sur (Ω,A,P).
Les variables X et Y sont indépendantes si :
- Pour tous A⊂X(Ω) et B⊂Y(Ω), les événements (X∈A) et (Y∈B) sont indépendants.
- Ou de façon équivalente :
Pour tout (x,y)∈X(Ω)×Y(Ω), P(X=x,Y=y)=P(X=x)P(Y=y).
Théorème :
Si X et Y sont deux variables indépendantes, alors pour toutes fonctions f,g définies sur les domaines de valeurs de X et Y, les variables f(X) et g(Y) sont indépendantes.
Propriété :
Soient X,Y variables aléatoires réelles discrètes définies sur (Ω,A,P).
Si X et Y sont indépendantes, XY admet une espérance et E(XY)=E(X)E(Y).
2. Couples de variables aléatoires réelles à densité
Définition :
Soient X et Y deux variables aléatoires réelles à densité définies sur (Ω,A,P).
Les variables X et Y sont indépendantes si :
- Pour tous A⊂X(Ω) et B⊂Y(Ω), les événements (X∈A) et (Y∈B) sont indépendants.
- Ou de façon équivalente :
Pour tout (x,y)∈X(Ω)×Y(Ω), P(X≤x,Y≤y)=P(X≤x)P(Y≤y).
Définition :
Soit la variable aléatoire somme Z=X+Y avec X,Y deux variables aléatoires à densité (de densité fX et fY) indépendantes.
Soit h définie par h(x)=∫+∞−∞fX(t)fY(x−t)dt.
Si la fonction h est définie et continue sauf peut-être en un nombre fini de points, h est une densité de Z.
h est le produit de convolution de fX et fY : f⋆fY.
Propriété :
Soit X et Y deux variables aléatoires à densité indépendantes admettant une espérance.
Si X et Y sont indépendantes, XY admet une espérance et E(XY)=E(X)E(Y).