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Programme de mathématiques BCPST, seconde année

b) Convergence en loi

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40 exercices
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ContenusCapacités et commentaires
Définition de la convergence en loi d’une suite de variables aléatoires $(X_n)$ vers une variable aléatoire $X$.
Cas particulier où les $X_n$ prennent leurs valeurs dans $\mathbb{N}$.
Convergence en loi d’une suite de variables aléatoires de lois binomiales vers une variable aléatoire de loi de Poisson.
Approximations qui en découlent. Les critères d’approximation devront être explicités.
Théorème central limite (première forme) : si $(X_n)_{n\geq 1}$ est une suite de variables aléatoires indépendantes de même loi, admettant une espérance $\mu$ et une variance $\sigma^2$ non nulle, alors $(M_n^*)_{n\geq 1}$ converge en loi vers une variable aléatoire suivant la loi normale centrée réduite.
Cas de la loi binomiale : théorème de de Moivre-Laplace.
Théorème admis.
On rappelle que $M_n^*=\dfrac{M_n-\mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}$ est la variable aléatoire centrée réduite associée à $M_n$.
⇌ On illustre numériquement cette convergence.
L’écart-type empirique d’un $n$-uplet de variables aléatoires $(X_1,\dots,X_n)$, noté $S_n$, est défini par $S_n^2=\frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}(X_i-M_n)^2$.
Théorème central limite (seconde forme) :
Si $(X_n)_{n\geq 1}$ est une suite de variables aléatoires indépendantes de même loi, admettant une espérance $\mu$ et une variance, alors $\left(\dfrac{M_n-\mu}{\frac{S_n}{\sqrt{n}}}\right)_{n\geq 1}$ converge en loi vers une variable aléatoire suivant la loi normale centrée réduite.
Théorème admis. Une autre version de ce théorème, impliquant l’écart-type empirique corrigé $S_n'$ défini par ${S_n'}^2=\frac{1}{n-1}\sum\limits_{i=1}^{n}(X_i-M_n)^2$, pourra être donnée.
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