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 xX(Ω), X1({x})={wΩ/X(w)=x}A.

Remarques :

Si ER, on parle de variable aléatoire réelle.
L'événement X1({x}) peut se noter X=x.

Définition :

Soit X:ΩE variable aléatoire discrète.

La loi de X est l'application PX:P(X(Ω))[0 ;1] telle que pour tout AP(X(Ω)), PX(A)=P(XA) avec (XA)={wΩ/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)=xX(Ω)xP(X=x)

Définition :

La variance de X est V(X)=E((XE(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 XP(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(1p)k1

On note XG(p).    

E(X)=1p et V(X)=1pp2.