Mathématiques avec B.MOREAU

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Chapitre 6: Variables aléatoires discrètes finies

Variables aléatoires et loi de probabilité


Point cours

Définition :

$\Omega$ désigne l’univers d’une expérience aléatoire ( l’ensemble des issues possibles) ; on a défini une loi de probabilité sur cet univers. On définit une variable aléatoire X sur Ω lorsque l’on associe un nombre réel à chaque issue.

Exemple :

Dans une urne, il y a 3 boules rouges, 2 boules bleues et une boule jaune.
On tire au hasard une boule dans cette urne.
Pour une boule rouge tirée, on gagne 1€, pour une boule bleu, on gagne 3€ et pour une boule jaune, on perd 2€.
On définit ainsi une variable aléatoire X qui prend les valeurs : 1, 3 et -2.
On notera {X= $x_i$} (par exemple {X = 1}) l’événement « la valeur $x_i$, est obtenue »( par exemple « la valeur 1, est obtenue » et {X< $x_i$} l’événement « toutes les valeurs strictement inférieur à $x_i$, sont obtenues ».

Définition :

Si $x_1$, … , $x_n$ désignent les valeurs prises par X, on note X= $x_i$ les issues pour lesquelles X prend la valeurs $x_i$. On note $P(X = x_i)$ la probabilité de cet événement.
La loi de probabilité est donnée par les $x_i$ et les $P(X = x_i)$ (i allant de 1 à n).

On représente généralement la loi de probabilité par un tableau :

Valeurs prises par la variable aléatoire X : $x_i$ $x_1$ ... $x_i$ ... $x_n$
Probabilité associée $P(X = x_i)$ $P(X = x_1)$
ou $p_1$
... $P(X = x_i)$
ou $p_i$
... $P(X = x_n)$
ou $p_n$


Remarques :


Dans notre exemple, on obtient le tableau suivant:

Gain ou perte 1 3 -2
Probabilité associée $P(X = x_i)$ $\frac{1}{2}$ $\frac{1}{3}$ $\frac{1}{6}$



Exercice:

, et .
Si le rouge sort, le joueur gagne €, si c'est le bleu, il gagne € et si c'est le jaune, il perd €.
On appelle X la variable aléatoire qui désigne le gain du joueur.

Remplir le tableau de loi de probabilité suivant:

Gain ou perte
Probabilité associée $P(X = x_i)$

Vous présenterez vos résultats obligatoirement sous forme de fraction réduite.
Pour $\frac{2}{3}$, vous écrirez 2/3.