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Ensembles finis Exemples
Étape 1
Étape 1.1
Une variable aléatoire discrète prend un ensemble de valeurs séparées (tel que , , ...). Sa distribution de probabilité affecte une probabilité à chaque valeur possible . Pour chaque , la probabilité diminue entre et inclus et la somme des probabilités pour toutes les valeurs possibles est égale à .
1. Pour chaque , .
2. .
Étape 1.2
est compris entre et inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
est compris entre et inclus
Étape 1.3
est compris entre et inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
est compris entre et inclus
Étape 1.4
est compris entre et inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
est compris entre et inclus
Étape 1.5
est compris entre et inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
est compris entre et inclus
Étape 1.6
est compris entre et inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
est compris entre et inclus
Étape 1.7
Pour chaque , la probabilité est compris entre et inclus, ce qui correspond à la première propriété de la distribution de probabilité.
pour toutes les valeurs x
Étape 1.8
Déterminez la somme des probabilités pour toutes les valeurs possibles.
Étape 1.9
La somme des probabilités pour toutes les valeurs possibles est .
Étape 1.9.1
Additionnez et .
Étape 1.9.2
Additionnez et .
Étape 1.9.3
Additionnez et .
Étape 1.9.4
Additionnez et .
Étape 1.10
Pour chaque , la probabilité de est comprise entre et inclus. Par ailleurs, la somme des probabilités pour tous les possibles est égale à , 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 : pour toutes les valeurs
Propriété 2 :
La table respecte les deux propriétés d’une distribution de probabilité :
Propriété 1 : pour toutes les valeurs
Propriété 2 :
Étape 2
L’espérance mathématique d’une distribution est la valeur attendue si les essais de la distribution pourraient continuer infiniment. Elle est égale à chaque valeur multipliée par sa probabilité discrète.
Étape 3
Étape 3.1
Multipliez par .
Étape 3.2
Multipliez par .
Étape 3.3
Multipliez par .
Étape 3.4
Multipliez par .
Étape 3.5
Multipliez par .
Étape 4
Étape 4.1
Additionnez et .
Étape 4.2
Additionnez et .
Étape 4.3
Additionnez et .
Étape 4.4
Additionnez et .
Étape 5
La variance d’une distribution est une mesure de la dispersion et est égale au carrée de l’écart-type.
Étape 6
Renseignez les valeurs connues.
Étape 7
Étape 7.1
Simplifiez chaque terme.
Étape 7.1.1
Multipliez par .
Étape 7.1.2
Soustrayez de .
Étape 7.1.3
Élevez à la puissance .
Étape 7.1.4
Multipliez par .
Étape 7.1.5
Multipliez par .
Étape 7.1.6
Soustrayez de .
Étape 7.1.7
Élevez à la puissance .
Étape 7.1.8
Multipliez par .
Étape 7.1.9
Multipliez par .
Étape 7.1.10
Soustrayez de .
Étape 7.1.11
Élevez à la puissance .
Étape 7.1.12
Multipliez par .
Étape 7.1.13
Multipliez par .
Étape 7.1.14
Soustrayez de .
Étape 7.1.15
Élevez à la puissance .
Étape 7.1.16
Multipliez par .
Étape 7.1.17
Multipliez par .
Étape 7.1.18
Soustrayez de .
Étape 7.1.19
Élevez à la puissance .
Étape 7.1.20
Multipliez par .
Étape 7.2
Simplifiez en ajoutant des nombres.
Étape 7.2.1
Additionnez et .
Étape 7.2.2
Additionnez et .
Étape 7.2.3
Additionnez et .
Étape 7.2.4
Additionnez et .