Ensembles finis Exemples

xP(x)00.330.370.4
Étape 1
Démontrez que la table donnée respecte les deux propriétés requises pour une distribution de probabilité.
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Étape 1.1
Une variable aléatoire discrète x prend un ensemble de valeurs séparées (tel que 0, 1, 2…). Sa distribution de probabilité affecte une probabilité P(x) à chaque valeur possible x. Pour chaque x, la probabilité P(x) diminue entre 0 et 1 inclus et la somme des probabilités pour toutes les valeurs x possibles est égale à 1.
1. Pour chaque x, 0P(x)1.
2. P(x0)+P(x1)+P(x2)++P(xn)=1.
Étape 1.2
0.3 est compris entre 0 et 1 inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
0.3 est compris entre 0 et 1 inclus
Étape 1.3
0.4 est compris entre 0 et 1 inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
0.4 est compris entre 0 et 1 inclus
Étape 1.4
Pour chaque x, la probabilité P(x) est compris entre 0 et 1 inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
0P(x)1 pour toutes les valeurs x
Étape 1.5
Déterminez la somme des probabilités pour toutes les valeurs x possibles.
0.3+0.3+0.4
Étape 1.6
La somme des probabilités pour toutes les valeurs x possibles est 0.3+0.3+0.4=1.
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Étape 1.6.1
Additionnez 0.3 et 0.3.
0.6+0.4
Étape 1.6.2
Additionnez 0.6 et 0.4.
1
1
Étape 1.7
Pour chaque x, la probabilité de P(x) est comprise entre 0 et 1 inclus. Par ailleurs, la somme des probabilités pour tous les x possibles est égale à 1, ce qui signifie que la table respecte les deux propriétés d’une distribution de probabilité
La table respecte les deux propriétés d’une distribution de probabilité :
Propriété 1 : 0P(x)1 pour toutes les valeurs x
Propriété 2 : 0.3+0.3+0.4=1
La table respecte les deux propriétés d’une distribution de probabilité :
Propriété 1 : 0P(x)1 pour toutes les valeurs x
Propriété 2 : 0.3+0.3+0.4=1
Étape 2
L’espérance mathématique d’une distribution est la valeur attendue si les essais de la distribution pouvaient continuer infiniment. Elle est égale à chaque valeur multipliée par sa probabilité discrète.
00.3+30.3+70.4
Étape 3
Simplifiez chaque terme.
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Étape 3.1
Multipliez 0 par 0.3.
0+30.3+70.4
Étape 3.2
Multipliez 3 par 0.3.
0+0.9+70.4
Étape 3.3
Multipliez 7 par 0.4.
0+0.9+2.8
0+0.9+2.8
Étape 4
Simplifiez en ajoutant des nombres.
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Étape 4.1
Additionnez 0 et 0.9.
0.9+2.8
Étape 4.2
Additionnez 0.9 et 2.8.
3.7
3.7
Étape 5
L’écart-type d’une distribution est une mesure de la dispersion et est égal à la racine carrée de la variance.
s=(x-u)2(P(x))
Étape 6
Renseignez les valeurs connues.
(0-(3.7))20.3+(3-(3.7))20.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7
Simplifiez l’expression.
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Étape 7.1
Multipliez -1 par 3.7.
(0-3.7)20.3+(3-(3.7))20.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7.2
Soustrayez 3.7 de 0.
(-3.7)20.3+(3-(3.7))20.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7.3
Élevez -3.7 à la puissance 2.
13.690.3+(3-(3.7))20.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7.4
Multipliez 13.69 par 0.3.
4.107+(3-(3.7))20.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7.5
Multipliez -1 par 3.7.
4.107+(3-3.7)20.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7.6
Soustrayez 3.7 de 3.
4.107+(-0.7)20.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7.7
Élevez -0.7 à la puissance 2.
4.107+0.490.3+(7-(3.7))20.4
Étape 7.8
Multipliez 0.49 par 0.3.
4.107+0.147+(7-(3.7))20.4
Étape 7.9
Multipliez -1 par 3.7.
4.107+0.147+(7-3.7)20.4
Étape 7.10
Soustrayez 3.7 de 7.
4.107+0.147+3.320.4
Étape 7.11
Élevez 3.3 à la puissance 2.
4.107+0.147+10.890.4
Étape 7.12
Multipliez 10.89 par 0.4.
4.107+0.147+4.356
Étape 7.13
Additionnez 4.107 et 0.147.
4.254+4.356
Étape 7.14
Additionnez 4.254 et 4.356.
8.61
8.61
Étape 8
Le résultat peut être affiché en différentes formes.
Forme exacte :
8.61
Forme décimale :
2.93428015
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