1) Généralités
Soit (Ω,A,P) un espace probabilisé.
Définition :
Soit E un ensemble.
Une variable aléatoire discrète définie sur Ω est une application X de Ω dans E telle que :
- X(Ω) soit fini ou dénombrable
- Pour tout x∈X(Ω), X−1({x})={w∈Ω/X(w)=x}∈A.
Remarques :
Si E⊂R, on parle de variable aléatoire réelle.
L'événement X−1({x}) peut se noter X=x.
Définition :
Soit X:Ω→E variable aléatoire discrète.
La loi de X est l'application PX:P(X(Ω))→[0 ;1] telle que pour tout A∈P(X(Ω)), PX(A)=P(X∈A) avec (X∈A)={w∈Ω/X(w)∈A}.
La loi PX définit une probabilité sur l'espace probabilisable (X(Ω),P(X(Ω))).
2) Calculs
Soient X,Y variables aléatoires réelles discrètes définies sur (Ω,A,P).
Définition :
L’espérance de X vaut :
E(X)=∑x∈X(Ω)xP(X=x)
Définition :
La variance de X est V(X)=E((X−E(X))2).
Son écart-type est σ(X)=√V(X).
3) Loi de Poisson
La variable aléatoire X suit une loi de Poisson de paramètres λ (λ>0) si X(Ω)=N et P(X=k)=exp(−λ)λkk!.
On note X∼P(λ).
E(X)=λ et V(X)=λ.
4) Loi géométrique
La variable aléatoire X suit une loi géométrique de paramètre p (p∈]0 ;1[) si :
- X(Ω)=N∗
- P(X=k)=p(1−p)k−1
On note X∼G(p).
E(X)=1p et V(X)=1−pp2.