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):ΩE×F vérifie pour tout wΩ, 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 xX(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 BY(Ω),

P(YB|X=x)={P((YB),(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 AX(Ω) et BY(Ω), les événements (XA) et (YB) 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 AX(Ω) et BY(Ω), les événements (XA) et (YB) sont indépendants.
  • Ou de façon équivalente :
    Pour tout (x,y)X(Ω)×Y(Ω), P(Xx,Yy)=P(Xx)P(Yy).

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(xt)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 : ffY.

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).