1) Loi exponentielle

La loi exponentielle dépend d’un paramètre λ, réel strictement positif.

On note XE(λ).

Propriétés :

  • La fonction densité f est définie sur [0 ;+[ par : f(x)=λexp(λx).
  • E(X)=1λ
  • P(Xt)=1exp(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(Xa)E(X)a

Inégalité de Bienaymé-Tchebychev :

Soit X une variable aléatoire admettant une espérance et une variance.

Alors ϵ>0, P(|XE(X)|ϵ)V(X)ϵ2