1) Loi exponentielle
La loi exponentielle dépend d’un paramètre λ, réel strictement positif.
On note X∼E(λ).
Propriétés :
- La fonction densité f est définie sur [0 ;+∞[ par : f(x)=λexp(−λx).
- E(X)=1λ
- P(X≤t)=1−exp(−λt)
2) Loi de Student
Cette loi dépend d’un paramètre n : le nombre de degrés de liberté.
Sa représentation graphique est une cloche unimodale symétrique.
Quand n→+∞, la loi de Student tend vers la loi normale centrée réduite (ce qui est en pratique le cas pour n>30).
3) Approximations
Inégalité de Markov :
Soit X une variable aléatoire réelle à valeurs positives admettant une espérance.
Alors ∀a>0, P(X≥a)≤E(X)a
Inégalité de Bienaymé-Tchebychev :
Soit X une variable aléatoire admettant une espérance et une variance.
Alors ∀ϵ>0, P(|X−E(X)|≥ϵ)≤V(X)ϵ2