FEUILLE 5 D'EX. V.A. CONTINUES

                       FEUILLE D'EXERCICES SUR LES V.A  CONTINUES    TS  AVRIL 2013

    EXERCICE 1

            Soit X une variable aléatoire continue de  loi normale centrée réduite.

            Soit u un réel positif quelconque.

             1. Pourquoi a-t-on  P( - u ≤ X ≤ 0 ) = P( 0 ≤ X ≤ u ) ?

             2. Montrer que:

                  P( - u ≤ X ≤ u ) = 1 - 2 P( X ≥ u ) = 2 P( X ≤ u ) - 1

            3.  On sait que :  E( X ) = ∫- ∞ + ∞   t φ( t ) dt

                    où   φ : t → ( 1 / √( 2 π ) ) e- t² /2      IR.

                             Justifier que E( X ) = 0

--------------------------------------------------------------------------

  REPONSE: ( Faire avant la feuille n ° 3  d'exercices )

                 D'après l'énoncé:

                 X est une variable aléatoire continue de loi normale N( 0 ; 1 )

            1. Montrons   P( - u ≤ X ≤ 0 ) = P( 0 ≤ X ≤ u )

                 pour tout réel positif u .

                 Soit u ≥ 0.

                La fonction densité de probabilité  φ : t → ( 1 / √(2π) ) e - t ² / 2

                 de X  est une fonction définie positive et continue sur IR.

                 De plus φ est paire.    ( déjà vu dans la feuille n° 3 )

                 Donc :

                 On a l'aire sous la courbe de φ sur  [ - u , 0 ]

                 qui est égale à l'aire sous la courbe de φ sur [ 0 , u ].

                 D'où:

             Conclusion:     P( - u ≤ X ≤ 0 ) = P( 0 ≤ X ≤ u )

                                       pour tout réel positif u.

        2. Montrons     P( - u ≤ X ≤ u ) = 1 - 2 P( X ≥ u ) = 2 P( X ≤ u ) - 1

             pour tout réel positif u .

                             On a:

             ( X < - u ) U ( - u ≤ X ≤ u ) U ( u < X ) = Ω  ( Ω l'univers des possibles )

             Comme   ( X < - u ) , ( - u ≤ X ≤ u ) , ( u < X )  sont incompatibles

                         deux à deux on a :

                          P ( X < - u ) + P( - u ≤ X ≤ u ) + P( u < X ) = 1

                         Donc      P( - u ≤  X  ≤ u ) = 1 -  P( X < - u ) - P( u < X )

                         Or    P( X < - u ) = P ( u < X )

                         Donc :       P( - u ≤  X  ≤ u ) = 1 - 2 P( u < X ) = 1 - 2 P( u ≤ X )

                          • Ainsi on a déjà :   P( - u ≤  X  ≤ u ) = 1 - 2 P( X ≥ u ) 

                          •  Mais       P( X ≥ u ) = 1 - P(  X < u )

                           En reportant il vient :

                             P( - u ≤  X  ≤ u ) = 1 - 2 (  1 - P(  X < u ) ) 

                          c-à-d

                              P( - u ≤  X  ≤ u ) =  2 P(  X < u ) - 1 

                          Donc

                            P( - u ≤  X  ≤ u ) =  2 P(  X ≤ u ) - 1 

                              Conclusion : On a les deux égalités                    

                        Remarque: cette dernière égalité est souvent notée

                                    P( - u ≤  X  ≤ u ) =  2 ∏ (u ) - 1              

                                   Par exemple:  

                                           P( - 3 ≤  X  ≤ 3 ) =  2 ∏ (3 ) - 1

                                • En utilisant la table:

                                            ∏(3) ≈  0,99865        avec la table de loi normale centrée réduite

       t 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,8 4 4,5
∏( t ) 0,99865 0,99904 0,99931 0,99952 0,99966 0,99976 0,999841 0,999928 0,999968 0,999997

                                        Donc     P( - 3 ≤  X  ≤ 3 ) ≈  2 × 0,99865 - 1

                                       c-à-d               P( - 3 ≤  X  ≤ 3 ) ≈ 0,9973

           • Directement à la calculatrice on a:                                                            

              Sur TI 84

                  2ND       VARS        pour avoir accès à DISTR   

                    normalcdf(       puis -3 , 3  )

                   ENTER    

            On obtient: 0,9973

            c-à-d                     P( - 3 < X < 3 )   0,9973   

            3. Montrons que E(X) = 0.

                La fonction  t → t φ( t ) est impaire sur IR.

                  Elle est définie continue sur IR.

                  Elle est positive sur [ 0 , + ∞ [.

                   Elle est négative sur ] - ∞, 0 ].

               Donc   son intégrale de - ∞ à 0  est un réel opposé à

                   son intégrale de 0 à + ∞.

               Ainsi son intégrale de  - ∞ à   + ∞ est nulle.

                     Conclusion:       E( X ) = 0

---------------------------------------------------------------------

        Nota:           ∏( - t ) = 1 - ∏( t )   pour tout réel t

--------------------------------------------------------------------