TD Probabilités M1

Feuille de TD n

1 : Espaces de probabilit´ e. Variables al´ eatoires.

Exercice 1. On jette trois d´es. Calculer la probabilit´e d’obtenir : au moins un six ; exactement un six ; au moins deux faces identiques ; au moins deux faces identiques et la somme des points paire.

Exercice 2. On range au hasardn livres sur une ´etag`ere. Quelle est la probabilit´e pour quek livres donn´es soient l’un `a cˆot´e de l’autre ?

Exercice 3. On lance un d´e `a 6 faces. On note X le r´esultat. On lance alors un d´e `a X faces. Soit Y le r´esultat obtenu.

1. Calculer la loi du couple (X, Y).

2. En d´eduire les lois deX et deY.

Exercice 4. Formule du crible.Soit (Ω,F,P) un espace de probabilit´e etA1, . . . , An∈ F. 1. Montrer que

P(A1∪ · · · ∪An) =

�n

k=1

(−1)^k−1 �

1≤i1<···<ik≤n

P(Ai1∩ · · · ∩Aik).

2. Si on suppose de plus queP(Ai1∩ · · · ∩Aik) ne d´epend que de k, montrer que P(A1∪ · · · ∪An) =

�n

k=1

(−1)^k−1

�n k

�

P(A1∩ · · · ∩Ak).

3. Applications :

(a) n messieurs laissent leursn cannes au vestiaire de leur club. Quelle est la probabilit´e qu’aucun d’eux, en repartant, ne reprenne sa propre canne ? Quelle est la loi du nombreXnde bonnes cannes reprises ? Montrer queP(Xn=k)→e⁻¹/k! quandn→ ∞.

(b) nmessieurs laissent leursncannes et leursnchapeaux au vestiaire. Quelle est la probabilit´e pour qu’ils se trompent tous de canne ou de chapeau ?

(c) On r´epartitmboules dansnboˆıtes (avecm≥n). Quelle est la probabilit´e pour que toutes les boˆıtes soient occup´ees ?

Exercice 5. Le nombre X d’œufs pondus par une tortue au cours d’une ponte suit une loi de Poisson P(λ). Un œuf arrive `a ´eclosion avec probabilit´ep. Montrer que le nombreY de b´eb´es tortues issus d’une ponte suit une loi de PoissonP(pλ).

Exercice 6. Le nombreX d’enfants par famille suit une loi g´eom´etrique G(p) (i.e.P(X =n) =qⁿ⁻¹ppour n≥1, avecq = 1−p). Toutes les r´epartitions filles-gar¸cons sont ´equiprobables. Quelle est la loi du nombre Y de filles par famille ? On pourra utiliser le fait que (1−x)^−r−1=�∞

n=0

�n+r n

�xⁿ pour toutr∈N. Exercice 7.

1. SoitX une variable al´eatoire r´eelle admettant une densit´ef. D´eterminer la fonction de r´epartition deX², puis sa densit´e.

2. En consid´erant le cas particulier o`u X suit une loi normale standard, d´eterminer la densit´e de la loi duχ<sup>2</sup>`a un degr´e de libert´e.

Exercice 8. Pour tout r´eels > 1, posonsζ(s) =�∞

n=1n^−s. Soit X etY deux variables al´eatoires ind´ependantes `a valeurs dansN^∗ telles que

∀n∈N^∗ P(X =n) =P(Y =n) = n^−s ζ(s).

1. Notons P l’ensemble des nombres premiers positifs. Pour tout p ∈ P, notons Ep = {X est multiple dep}. Montrer que les ´ev`enements Ep, pour p∈ P, sont ind´ependants. En d´eduire une interpr´etation probabiliste de la formule d’Euler

1

ζ(s)= �

p∈P

� 1− 1

p^s

� .

2. Un entier est dit sans facteur carr´e s’il n’est divisible par aucun carr´e parfait except´e 1. Montrer que P(X est sans facteur carr´e) = 1

ζ(2s). 3. Montrer que

∀n∈N^∗ P(pgcd(X, Y) =n) = n^−2s ζ(2s).

Exercice 9. On dit qu’une partie A de N admet une densit´e si Card(A∩ {0, . . . , n})/n admet une limite quand n→ ∞. Montrer que la collection des parties deNqui admettent une densit´e n’est pas une tribu.

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2 : Jeu de pile ou face. Ind´ ependance.

Exercice 1. On consid`ere un jeu de pile ou face ´equilibr´e de longueurn, on noteX1, . . . , Xn∈ {−1,+1}les r´esultats desnlancers, et on pose

∀k∈ {1. . . n} Sk =X1+· · ·+Xk.

On noteNn,x le nombre de chemins allant de (0,0) `a (n, x), c’est-`a-dire tels queSn=x.

1. CalculerNn,x pour toutxentier etnentier strictement positif.

2. Soita >0, b >0. Quel est le nombre de chemins (S1, . . . , Sn) tels queS1>−b, . . . , S_n−1>−b, Sn=a? 3. Soitb > a >0. Quel est le nombre de chemins (S1, . . . , Sn) tels queS1< b, . . . , Sn−1< b, Sn=a?

Exercice 2. On consid`ere un jeu de pile ou face ´equilibr´e de longueurn, on noteX1, . . . , Xn∈ {−1,+1}les r´esultats desnlancers, et on pose

∀k∈ {1. . . n} Sk =X1+· · ·+Xk. 1. Soient k, rdeux entiers tels quek≤r. Montrer que

P�

Sn=k,max{S1, . . . , Sn} ≥r�

=pn,2r−k=P(Sn= 2r−k).

2. En d´eduire, pourr≥0, la probabilit´e P�

max{S1, . . . , Sn}=r� .

3. On dit que la marche passe pour la premi`ere fois enr au tempsnsi S1< r, . . . , S_n−1< r, Sn=r . Calculer la probabilit´e de cet ´ev´enement.

Exercice 3. On consid`ere un jeu de pile ou face ´equilibr´e de longueur n > 0, on note X1, . . . , Xn ∈ {−1,+1} les r´esultats desnlancers, et on poseS0= 0 et

∀k∈ {1. . . n} Sk =X1+· · ·+Xk.

En inversant l’ordre des +1 et −1 qui forment la marche al´eatoire, on forme une nouvelle marche al´eatoire. Elle s’appelle marche al´eatoire duale et est d´efinie parS_k^∗=X₁^∗+· · ·+X_k^∗, pourk= 1, . . . , n, o`u

X₁^∗=Xn X₂^∗=Xn−1 . . . X_n^∗=X1. 1. Exprimer S_k^∗ en fonction desSj.

2. Exprimer l’´ev`enement {∀j ∈ {0, . . . , n−1} Sn > Sj} en fonction desS<sub>k</sub><sup>∗</sup>. En d´eduire la probabilit´e pour que Sn soit strictement positif et que la marche atteigne le niveauSn pour la premi`ere fois au tempsn.

3. Soitr >0. Exprimer l’´ev`enement{Sn >0, Sn > S1, . . . , Sn > Sn−1, Sn =r}en fonction des S_k^∗. En d´eduire sa probabilit´e.

Exercice 4. Soit (Ω,A,P) un espace de probabilit´e. On consid`ereAetB deux ´el´ements deA, et (Ci)i∈Nune partition de Ω.

1. CalculerP(B|A) en fonction deP(A),P(B) etP(A|B).

2. ConnaissantP(B),P(A|B),P(A|Ci) etP(Ci), calculerP(B|A).

3. Soit pi la probabilit´e pour qu’un couple ait exactementi enfants, calculer la probabilit´e pour qu’un couple ait un enfant unique sachant qu’il n’a pas de fille.

Exercice 5. Soit Ω = {1,2,3,4} muni de F la tribu de ses parties et de la probabilit´e uniforme. Trouver G¹ ⊂ F et G² ⊂ F tels que ∀A1 ∈ G¹ et ∀A2 ∈ G², A1 et A2 sont ind´ependants et tels que σ(G¹) et σ(G²) ne sont pas ind´ependantes.

Exercice 6. SoientX etY deux v.a. ind´ependantes de loi exponentielle de param`etreα. On poseM = sup(X, Y) et m= inf(X, Y). D´eterminer la loi jointe de (m, M−m). En d´eduire quemet M−msont ind´ependantes.

Exercice 7. SoitX une v.a. r´eelle de loi sym´etrique (X et−X ont mˆeme loi ). Soitεune v.a. ind´ependante de X telle queP(ε= 1) =p= 1−P(ε=−1), pourpdans ]0,1[.

1. Donner la loi de εX.

2. A quelle condition surp, la covariance entreX etεX est-elle nulle ?

3. SoitY =1_X>0−1_X<0. Donner la loi deY, deXY. Calculer la covariance entre|X|etY. Ces deux v.a. sont-elles ind´ependantes ?

Exercice 8. On appelle loi gammaγa,b la loi de densit´e1_x>0 ¹

γ(a)b^ax^a−1exp(−bx).

1. V´erifier qu’il s’agit d’une densit´e de probabilit´e (on rappelle queγ(a) =�∞

0 t^a−1exp(−t)dt).

2. Pour toute variable al´eatoire Z, on d´efinit la transform´ee de Laplace RZ deZ par RZ(z) =E[e^−zZ]. Montrer queRZ est correctement d´efinie sur le domaine

EZ ={z∈C|E[e^−Re(z)x]<∞}. 3. Montrer queRX+Y =RXRY quandX etY sont ind´ependantes.

4. SoitX de loiγa,b. Calculer la transform´ee de LaplaceRX deX. En d´eduire la moyenne et la variance deX.

5. SoitY une v.a. de loiγc,b ind´ependante deX. Donner la loi deX+Y.

6. Soit (Xk)k>0 une suite de v.a. ind´ependantes de loiE(λ). Donner la loi deX1+· · ·+Xk.

7. Soit (Xk)k>0 une suite de v.a. ind´ependantes de loi gaussienne standardN(0,1). Sachant que γ(1/2) = √ π, montrer queX₁²suit une loiγ1/2,1/2. En d´eduire queX₁²+· · ·+X_k² suit une loiγk/2,1/2.

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3 : La loi faible des grands nombres.

Suites infinies de variables al´ eatoires.

Exercice 1. Polynˆomes de Bernstein. Soitf : [0,1]→ Rune fonction continue. Le polynˆome de Bernstein de degr´enassoci´e `a f est

Bn(x) =

�n

k=0

�n k

� f

�k n

�

x^k(1−x)^n−k.

1. Montrer queBn(x) =E[f(Sn(x)/n)], o`u Sn(x) suit la loi binomiale de param`etresnetx.

2. En d´eduire, `a l’aide de l’in´egalit´e de Chebyshev, que la suite (Bn)n∈N^∗ converge uniform´ement versf sur [0,1].

Exercice 2. G´eom´etrie en grande dimension.Soit (Xn)n∈N^∗ une suite de variables al´eatoires distribu´ees de fa¸con ind´ependante et uniforme sur [−1,1].

1. D´esignons par−→^P la convergence en probabilit´e. Montrer que 1

n

�X₁²+. . .+X_n²� _P

−−−−→_n

→∞

1 3,

2. Notons� · �la norme euclidienne dansRⁿ. Pour toutε >0, donner une interpr´etation g´eom´etrique de l’ensemble An,ε=

� x∈Rⁿ

��

��(1−ε)

�n

3 <�x�<(1 +ε)

�n 3

� ,

3. D´esignons parLⁿ la mesure de Lebesgue dansRⁿ. Montrer que pour toutε >0, Lⁿ(An,ε∩[−1,1]ⁿ)∼2ⁿ quand n→ ∞.

Pourquoi peut-on affirmer qu’en grande dimension, un cube est presque enti`erement rempli par le voisinage d’une sph`ere ?

Exercice 3. Soit (Xn)n∈N^∗ une suite de variables al´eatoires r´eelles de carr´e int´egrable. On poseSn=X1+. . .+Xn. On dit que la suite (Xn)_n∈N∗ satisfait `a la loi faible des grands nombres si

Sn−E[Sn] n

−−−−→_nP

→∞ 0.

Montrer que la suite (Xn)n∈N^∗ satisfait `a la loi faible des grands nombres dans les cas suivants : 1. La suite (Var(Xn))_n∈N∗ est born´ee et pour touti < j, Cov(Xi, Xj) = 0.

2. La suite (Var(Xn))n∈N^∗ est born´ee et pour tout n ≥ 2, la variable Xn d´epend de Xn−1 et Xn+1 mais est ind´ependante des autresXk.

Exercice 4. Soit (Xn)n∈N une suite de variables al´eatoires r´eelles positives. On suppose que E[Xn]<∞pour tout n. Si (Xn)n∈N converge presque sˆurement vers X_∞ et si (E[Xn])n∈N converge vers E[X_∞] <∞, montrer alors que (Xn)_n∈Nconverge versX_∞ dansL¹.

Exercice 5. SoitX une variable al´eatoire positive, avecE[X] = 1 etP(X �= 1)>0.

1. Montrer queq=E[√ X]<1.

2. Soit (Xn)_n∈N∗ une suite de variables al´eatoires ind´ependantes et distribu´ees commeX. Montrer que p.s. lim

n→∞

�n

i=1

Xi = 0.

Indication: On pourra consid´erer la s´erie�

n

√X1· · ·Xn et appliquer le th´eor`eme de Beppo-Levi.

Exercice 6. Loi faible des grands nombres pour les tableaux triangulaires. Soit (bn)n∈N une suite de r´eels strictement positifs qui diverge vers l’infini. Pour tout n ∈ N, consid´erons une collection Xn,1, Xn,2, . . . , Xn,n de variables al´eatoires r´eelles ind´ependantes et notonsXn,k=Xn,k1_{|X

n,k|≤bn}pour toutk∈ {1, . . . , n}. Supposons que

nlim→∞

�n

k=1

P(|Xn,k|> bn) = 0 et lim

n→∞

1 b²_n

�n

k=1

E� X²_n,k�

= 0. (1)

1. En posantSn=Xn,1+. . .+Xn,n etan=E[Xn,1] +. . .+E[Xn,n], montrer que Sn−an

bn

−−−−→_n→∞P 0.

2. Soit (Xn)_n∈N^∗ une suite de variables al´eatoires ind´ependantes et identiquement distribu´ees telles que P(|X1|>

x) = o(1/x) quand x → ∞. Posons Sn = X1+. . .+Xn et µn = E[X11_{|X

1|≤n}]. `A l’aide de la question pr´ec´edente, on voudrait montrer que

Sn

n −µn P

−−−−→_n→∞ 0.

(a) Montrer que la premi`ere condition figurant dans (1) est v´erifi´ee pour Xn,k =Xk et bn =n. D`es lors, on pose comme pr´ec´edemmentXn,k =Xn,k1_{|X

n,k|≤bn}=Xk1_{|X

k|≤n}. (b) Pour toutp >0 et toute variable al´eatoireY ≥0, montrer queE[Y^p] =�∞

0 py^p−1P(Y > y)dy.

(c) En d´eduire que

1

nE[X²_n,1]≤ 1 n

� n 0

g(y)dy avec g(y) = 2yP(|X1|> y).

(d) Montrer que pour tout r´eelA >0 et tout entier n≥A, 1

n

� n 0

g(y)dy≤ A n sup

[0,∞[

g+n−A n sup

[A,∞[

g, et en d´eduire que la seconde condition figurant dans (1) est v´erifi´ee. Conclure.

3. Application: Loi faible des grands nombres, casL¹. Soit (Xn)n∈N^∗ une suite de variables al´eatoires ind´ependantes et identiquement distribu´ees telles que E[|X1|] <∞. Posons Sn =X1+. . .+Xn et µ= E[X1]. Montrer que Sn/n−→^P µquand n→ ∞.

Exercice 7. Paradoxe de Saint-Petersbourg.Un joueur se rend au casino et, apr`es avoir pay´e un droit d’entr´ee dey euros, joue au jeu suivant. Le croupier tire `a pile ou face un certain nombre de fois avec une pi`ece de monnaie

´equilibr´ee. Si c’est auj-i`eme lancer que face apparaˆıt pour la premi`ere fois, il donne 2^j euros au joueur.

1. On noteX le gain du joueur `a l’issue d’une partie. Donner la loi deX et montrer que E[X] =∞.

Comme l’esp´erance de gain du joueur est infinie, le jeu lui est favorable “en moyenne”, quelle que soit la valeuryde la mise d’entr´ee. Cependant, la probabilit´e de gagner une somme importante `a ce jeu est faible. Ainsi, toute personne saine d’esprit refusera de jouer `a ce jeu si la valeur y est trop grande, car elle jugera trop ´elev´e le risque de perdre une somme importante. Ce paradoxe a ´et´e ´enonc´e par Nicolas Bernoulli, puis repris par son cousin Daniel Bernoulli, et illustre le principe ´economique de l’aversion au risque.

Le but de la suite de l’exercice est de d´eterminer `a quelle valeur la mise d’entr´eey devrait ˆetre fix´ee pour que le joueur ait raisonnablement envie de jouernfois.

2. Montrer que, pour tout entier n≥1, le gain du joueur au bout de nparties peut s’´ecrire Sn =X1+. . .+Xn, o`u (Xk)k∈N^∗ est une suite de variables al´eatoires ind´ependantes telles queP(Xk = 2^j) = 2^−j pour tous entiers j, k∈N^∗.

3. Pour tout entier n≥1, posons mn = log₂n+un, o`u log<sub>2</sub> d´esigne le logarithme en base 2 et (un)<sub>n∈N</sub>∗ est une suite qui diverge vers l’infini et qui est choisie de fa¸con `a ce que mn soit entier quel que soit n∈N^∗. Montrer que la condition (1) de l’exercice 6 est v´erifi´ee pourXn,k =Xk et bn= 2^mn.

4. Calculer la valeur dean =E[Xn,1] +. . .+E[Xn,n], o`uXn,k=Xk1_{|X

k|≤bn} pour toutk∈ {1, . . . , n}. 5. En choisissant la suite (un)_n∈N∗ de fa¸con appropri´ee et en utilisant l’exercice 6, montrer que

Sn

nlog₂n

−−−−→_n P

→∞ 1.

On observe qu’avec une probabilit´e assez grande, le gain Sn du joueur est proche de nlog₂n. Ainsi, pour que le jeu soit ´equitable au bout denparties, le droit d’entr´eeydevrait ˆetre fix´e `a log₂neuros par partie.

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4 : Loi du tout ou rien. Lois des grands nombres

Exercice 1.

1. Soit B et C deux ensembles. Pour tout n ∈ N, on pose A2n = B et A2n+1 = C. D´eterminer limsupAn et liminfAn.

2. Soit (An)_n≥1une suite de parties d’un ensemble Ω. Montrer que1limsupAn = limsup1_An. Exercice 2. SoitXi, une suite de variables al´eatoires ind´ependantes. SoitSn =�n

i=1Xi. Montrer que les ´ev´enements suivants ont pour probabilit´e 0 ou 1 :

{ lim

n→∞Sn = +∞} {lim sup

n→∞ Sn= +∞}.

Exercice 3. ´Ev´enements ´echangeables et loi du 0-1 de Hewitt-Savage.NotonsSl’ensemble des permutations deN^∗de support fini, c’est-a-dire les bijectionsσdeN^∗v´erifiantσ(n) =npour toutnsuffisamment grand. `A une telle permutationσ∈S, on peut naturellement associer l’applicationfσ:R^N∗ →R^N∗ d´efinie parfσ((xn)n≥1) = (xσ(n))n≥1

pour toute suite (xn)n≥1∈R^N∗.

Consid´erons maintenant une suite (Xn)n≥1 de variables al´eatoires r´eelles. On rappelle que tout ´ev´enementA qui appartient `a la tribu engendr´ee par ces variables peut s’´ecrire sous la forme A={(Xn)<sub>n≥1</sub> ∈B}, o`uB appartient `a la tribu produit surR<sup>N∗</sup> (engendr´ee par les cylindres). On dit qu’un tel ´ev´enementA est ´echangeable si pour toute permutationσ∈S, on af<sub>σ</sub><sup>−1</sup>(B) =B, c’est-`a-dire que pour toute suite (xn)_n≥1de r´eels,

(x1, x2, . . . , xn, . . .)∈B ⇐⇒ (xσ(1), xσ(2), . . . , xσ(n), . . .)∈B.

1. Montrer que tout ´ev´enement appartenant `a la tribu asymptotique est ´echangeable.

2. Montrer qu’un ´ev´enement peut ˆetre ´echangeable sans n´ecessairement ˆetre asymptotique.

3. On suppose que les variablesXn sont ind´ependantes et identiquement distribu´ees. Montrer que tout ´ev´enement

´echangeableAv´erifie P(A)∈ {0,1}. C’est la loi du 0-1 de Hewitt-Savage.

4. En d´eduire que la loi du 0-1 de Hewitt-Savage g´en´eralise celle de Kolmogorov.

Exercice 4. Soit (Xi)i≥1 une suite de variables al´eatoires ind´ependantes et de mˆeme loiP(Xi=−1) =P(Xi = 1) = 1/2. On noteSn=�n

i=1Xi. Soit

A={lim supSn= +∞} et B ={lim infSn=−∞}. 1. Montrer queP(A) = 0 ou 1.

2. Montrer queP(A) =P(B).

3. Supposons queP(A) = 0.

(a) Montrer que la suite (Sn)n est born´ee p.s.

(b) Montrer que limk→∞P[sup_n|Sn|< k] = 1.

(c) Calculer la loi deSn.

(d) Montrer qu’il existe une constanteC telle que pour toutnet toutk, P[|Sn|< k]≤ Ck

√n.

(e) En d´eduire que P(A) = 1.

4. CalculerP(Sn = 0 infiniment souvent).

Exercice 5. Soit (Xn)n≥0 une suite de variables al´eatoires i.i.d. de loi la loi deX. 1. Soita >0. Montrer queX est int´egrable ssi�

n>0P(|X| ≥an)<∞. 2. Montrer que siE(|X|)<∞, alors (Xn/n) converge p.s. vers 0.

3. Montrer que siE(|X|) =∞, alors, pour toutapositif,P(lim sup{|Xn| ≥an}) = 1.

4. SoitSn =�n

i=1Xi. D´eduire de la question pr´ec´edente que siE(|X|) =∞, alors lim sup_n|Sn/n|= +∞p.s.

Exercice 6. Soit (Tk)k≥2une suite de variables al´eatoires ind´ependantes d´efinies sur un mˆeme espace de probabilit´e (Ω,F,P). On suppose que pour toutk≥2,Tk suit la loi exponentielle de param`etre ln(k).

1. CalculerP(Tk ≥1), ainsi queP(Tk ≥1 +ε) pour tout ε >0.

2. En d´eduire, `a l’aide du lemme de Borel-Cantelli, que p.s. lim sup

k→∞

Tk= 1.

Exercice 7. Soit (Xk)k≥0une suite de v.a. ind´ependantes de loi gaussienne standardN(0,1). On poseSn =�n i=1Xi. 1. Montrer que√

2πP(X0> a)∼a⁻¹exp(−a²/2) quanda→+∞. 2. Donner la loi de Sn/√

n.

3. En d´eduire que si (an) est une suite de r´eels positifs telle quean/√ntende vers +∞alorsSn/an converge vers 0 en probabilit´e. Peut-on conclure pour la convergence p.s. ? Montrer cependant que sian=√

nlogn, alorsSn/an

converge p.s. vers 0.

4. Montrer que lim sup_n(2 logn)^−1/2Xn= 1 p.s. et lim sup_n(2 logn)^−1/2|Xn|= 1 p.s.

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5 : S´ eries de variables al´ eatoires ind´ ependantes.

Convergence en loi.

Exercice 1. SoitXn,n∈N^∗, des variables ind´ependantes.

1. On suppose que E[Xn] = 0 pour tout n ∈ N^∗ et que �

nVar(Xn) < ∞. Rappeler pourquoi la s´erie �

nXn

converge presque sˆurement.

2. On suppose queP(Xn =n^−α) =P(Xn =−n^−α) = 1/2. Montrer que la s´erie�

nXnconverge p.s. si et seulement siα >1/2 et converge absolument p.s. si et seulement siα >1.

3. On suppose que les Xn sont centr´ees et de variance un. Montrer que pout toutt∈R, on a convergence p.s. de la s´erie

�∞ n=1

Xnsin(nπt)

n .

Exercice 2. Soit (Xn)n∈N^∗ une suite de variables i.i.d. avecE[X1] = 0 etE[X₁²]<∞. PosonsSn=X1+. . .+Xn et, un r´eelε >0 ´etant fix´e au pr´ealable,an=n^1/2(lnn)^1/2+ε. Montrer que la s´erie�

nXn/anconverge presque sˆurement.

En d´eduire que

p.s. lim

n→∞

Sn

an

= 0.

Exercice 3. SoitXn,n∈N^∗, des variables gaussiennes ind´ependantes de moyenneµn et de varianceσ²_n. 1. Montrer que�

nX_n² converge dansL¹ si et seulement si�

n(µ²_n+σ²_n)<∞. 2. On supposeµn = 0, pour toutn∈N^∗. Montrer alors que si�

nσ²_n=∞, on a p.s.�

nX_n² =∞.

Exercice 4. Soit (Xn)n∈N^∗ une suite de variables i.i.d. suivant la loi de Cauchy, et (εn)n∈N^∗ une suite de r´eels non nuls convergeant vers z´ero. Montrer que�

nεnX_n³ converge p.s. si et seulement si�

n|εn|^1/3 converge.

Exercice 5. Attente d’un ´ev´enement rare.SoitXpune variable g´eom´etrique de param`etrep. Montrer que, quand ptend vers z´ero,pXp converge en loi vers une limite que l’on d´eterminera.

Exercice 6. Probl`eme des anniversaires.Soit (Xn)n∈N<sup>∗</sup> une suite de variables al´eatoires i.i.d. de loi uniforme sur {1, . . . , N}, o`uN est un entier naturel non nul. Notons

TN = min{n∈N^∗|Xn =Xmpour unm < n}.

Calculer P(TN > n) pour tout entiern≥1 et interpr´eter cette probabilit´e quand N = 365. Montrer que, quand N tend vers l’infini, TN/√

N converge en loi vers une limite que l’on d´eterminera. En d´eduire une approximation de P(T365>22) et interpr´eter ce r´esultat.

Exercice 7. Th´eor`eme de Glivenko-Cantelli.

Soit (Xn)n∈N^∗ une suite de variables al´eatoires i.i.d. de fonction de r´epartition F continue. Pour un entiern∈N^∗ fix´e, on noteX_(k)ⁿ les statistiques d’ordre deX1, . . . , Xn, c’est-`a-dire le r´earrangement deX1, . . . , Xnpar ordre croissant.

On d´efinitFn(x) par

Fn(x) =







0 six < X₍₁₎ⁿ

k/n siX_(k)ⁿ ≤x < X_(k+1)ⁿ pour unk∈ {0, . . . , n−1} 1 six≥X_(n)ⁿ .

1. Expliquer pourquoi ce r´earrangement est unique avec probabilit´e un, et donc que les statistiques d’ordre sont d´efinies de mani`ere unique.

2. Montrer que lesFn(x) sont des variables al´eatoires.

On consid`ere ensuite la mesure de probabilit´e al´eatoire

Γn = 1 n

�n j=1

δXj. 3. Montrer queFn est la fonction de r´epartition de Γn.

L’objectif de la fin de l’exercice est de montrer qu’avec probabilit´e un, la suite de fonctions (Fn)n∈N^∗ converge uni- form´ement surRversF, c’est-`a-dire que

nlim→∞Vn= 0 o`u Vn= sup

x∈R|Fn(x)−F(x)|. On commence par supposer queF(x) =xpour toutx∈[0,1].

4. Quelle est la loi suivie par les variablesXn? En d´eduire que pour toutx∈[0,1], avec probabilit´e un,Fn(x) tend versxquandn→ ∞.

5. Montrer que presque sˆurement, la suite de fonctions (Fn)n∈N^∗ converge simplement sur [0,1] vers F. 6. Conclure, `a l’aide du th´eor`eme de Dini, pour le cas o`uF(x) =xpour toutx∈[0,1].

On ne fait plus d’hypoth`ese sur la fonction F (autre que le fait qu’elle est continue). On pose F⁻¹(u) = inf{x ∈ R|F(x)≥u}pour toutu∈[0,1].

7. SoitU une variable uniforme sur [0,1]. Quelle est la loi deF⁻¹(U) ? 8. En d´eduire queVn a mˆeme loi que

sup

x∈R|F_n^unif(F(x))−F(x)|,

o`uF<sub>n</sub><sup>unif</sup> d´esigne la fonctionFn dans le cas o`u les variablesXn sont uniformes sur [0,1], puis conclure.

Exercice 8. Convergence des maxima.Soit (Xn)n∈N^∗ une suite de variables i.i.d. de fonction de r´epartitionF et soitMn= max{X1, . . . , Xn}. D´eterminer la fonction de r´epartition deMn, puis la loi limite de :

1. Mn/n^1/α, quandF(x) = (1−x^−α)1_{x≥1} avecα >0 ; 2. n^1/βMn, quandF(x) = (1− |x|^β)1_{{−1≤x≤0}} avecβ >0 ; 3. Mn−lnn, quand F(x) = (1−e^−x)1_{x≥0}.

Feuille de TD n

6 : Th´ eor` eme central limite. Loi de Poisson.

Exercice 1.

1. Calculer la fonction caract´eristique de la loi binomialeB(n, p), de la loi exponentielle E(λ).

2. Trouver une relation entre la fonction caract´eristique de la loi normale centr´ee r´eduite et sa d´eriv´ee. En d´eduire sa valeur.

3. En d´eduire les moments de la loi normale centr´ee r´eduite.

Exercice 2.

1. Calculer la fonction caract´eristique de la loi exponentielle sym´etrique, de densit´ef(x) = ¹₂exp(−|x|) surR. En d´eduire la fonction caract´eristique de la loi de Cauchy.

2. SiXi sont des variables ind´ependantes et identiquement distribu´ees (i.i.d.) de fonction caract´eristiqueφ, quelle est la fonction caract´eristique den⁻¹�n

i=1Xi?

3. SoitX1, . . . , Xn des variables al´eatoires i.i.d. de loi de Cauchy. ´Etudier la convergence en loi de n⁻¹�n i=1Xi. Exercice 3. Soient X et Y deux variables al´eatoires ind´ependantes de lois respectives P(λ) et P(µ). Calculer les fonctions caract´eristiques deX,Y et X+Y. En d´eduire la loi deX+Y.

Exercice 4. Si f est une fonction caract´eristique, montrer queg(t) =¹_t�t

0f(u)du en est ´egalement une.

Exercice 5.

1. Soit (Yn)n≥0 une suite de variables al´eatoires r´eelles convergeant en loi vers une variable al´eatoire Y. Soit (An)n≥0 une suite de variables al´eatoires r´eelles convergeant en probabilit´e vers une constante a. Pour toute variable al´eatoire Z, on noteϕZ la fonction caract´eristique deZ.

(a) Soitε >0 fix´e. Montrer que, pour tout entiernet tout r´eelv,

|e^iAnv−e^iav| ≤ |v|ε+ 21_{|A

n−a|>ε}.

(b) Montrer que pour tous r´eelsuetv,

|ϕ(Yn,An)(u, v)−ϕY(u)e^iav| −→_n→∞0.

(c) En d´eduire le lemme de Slutsky, c’est-`a-dire : (Yn, An)−→^L (Y, a).

2. Soient (Xn)n≥0 des variables al´eatoires ind´ependantes et identiquement distribu´ees. On suppose queE(X1) = 0 et 0<E(X₁²)<∞.

(a) ´Etudier la convergence de n⁻¹�n i=1X_i².

(b) Montrer que �n

i=1Xi

��n i=1X_i²

−→ NL (0,1).

Exercice 6. Dans une forˆet, les champignons non comestibles sont quatre fois plus nombreux que les champignons comestibles. On noteF la fonction de r´epartition de la loi gaussienne centr´ee r´eduite, etF⁻¹sa r´eciproque.

1. On cueille au hasard 100 champignons. Quelle est la probabilit´e de trouver un nombre de champignons comestibles compris entre 15 et 25 ? Calculer une valeur approch´ee de cette valeur sachant que F(1.25) = 0.894.

2. Parmi les champignons comestibles, un dixi`eme sont des c`epes. Quelle est la probabilit´e que sur les 100 champi- gnons cueillis, au moins trois soient des c`epes ? On donne e⁻²= 0.135.

3. D´eterminer le nombre minimal de champignons n qu’il faut cueillir pour, avec une probabilite de se trom- per inf´erieure a 0.05, le nombre de champignons comestibles soit compris entre 0.15n et 0.25n? On donne F⁻¹(0.975) = 1.96.

Exercice 7.

1. On fixe x >0. Soient (Xn)n≥0 des variables al´eatoires ind´ependantes de loi de Poisson de param`etrex. Quelle est la loi de�n

i=1Xi?

2. Pour tout r´eelu, on note [u] la partie enti`ere deu. En utilisant la loi des grands nombres, montrer que la suite e^−nx �

0≤k≤[ny]

(nx)^k k!

converge vers 1 si y > xet vers 0 siy < x.

3. En utilisant le th´eor`eme central limite, montrer que la suite de la question pr´ec´edente converge vers 1/2 siy=x.

4. SoitX une variable al´eatoire strictement positive. On noteL sa transform´ee de Laplace :L(t) =E[exp(−tX)].

Deduire des questions pr´ec´edentes que

nlim→∞

�

0≤k≤[ny]

(−n)^k

k! L^(k)(n) =P(X < y) +1

2P(X =y)

Exercice 8. Soit (Xn)_n∈Nune suite de variables al´eatoires ind´ependantes de loi uniforme sur [0,1]. On pose Y = min{n≥1, X1. . . Xn+1≤e^−λ}.

1. Quelle est la loi de−ln(X1) ? 2. Montrer que la densit´e de �n

i=1(−ln(Xi)) estx�→1_x>0e^−xxⁿ⁻¹/(n−1)!.

3. Montrer queY suit une loi de Poisson de param`etre λ.

4. Expliquer en quoi ce r´esultat permet de simuler par ordinateur une variable al´eatoire de loi de Poisson.

Feuille de TD n

7 : Convergence en loi et compacit´ e.

Le th´ eor` eme limite central vectoriel.

Exercice 1. Soit (Xn)n∈Nune suite de variables al´eatoires `a valeurs dansZ.

1. On suppose que (Xn)_n∈Nconverge en loi vers une variable al´eatoireX. Montrer queP(X ∈Z) = 1.

2. Montrer que (Xn)n∈Nconverge en loi si et seulement si il existe une suite (pj)j∈Z dans [0,1] dont la somme des termes vaut un telle que lim

n→∞P(Xn=j) =pj pour toutj ∈Z.

3. On suppose queP(Xn=n) = 1 pour toutn∈N. Montrer que (Xn)n∈N ne converge pas en loi.

Exercice 2. Extrait du partiel 2007.SoitUn = (Xn, Yn),n≥1, des vecteurs al´eatoires dansR² tels que les suites (Xn)n≥1 et (Yn)n≥1 convergent en loi. NotonsP^Un (resp.P^Xn,P^Yn) la loi deUn (resp.Xn, Yn).

1. Montrer que la suite (P^Un)n≥1 est tendue. (Indication : consid´erer d’abord (P^Xn)n≥1 et (P^Yn)n≥1.)

2. On suppose d´esormais que les fonctions caract´eristiques de Un convergent simplement dans R² pour n → ∞. Montrer que (Un)n≥1 converge en loi.

Exercice 3. Soitgune fonction bor´elienne surRtelle que|g(x)| → ∞quand|x| → ∞. SoitP une famille de mesures de probabilit´es v´erifiant sup

P∈P

�

R|g|dP<∞.

1. Montrer queP est tendue, et donc relativement compacte pour la convergence ´etroite.

2. On supposeg continue. Soit (Pⁿ)n∈Nune suite dansP qui converge versµ. Prouver que�

R|g|dµ <∞. 3. Soitf une fonction continue telle quef = o(g) `a l’infini. Montrer que �

Rf dPn tend vers�

Rf dµ.

Exercice 4. Soitm∈R^det Σ une matrice carr´ee de tailledet de rangp. SoitX un vecteur gaussien de loiN(m,Σ).

Montrer qu’il existe une matrice A de tailled×pet de rang ptelle que AY +m ait mˆeme loi que X, o`u Y est un vecteur gaussien de loiN(0, Ip). Calculer la densit´e deX lorsqu’elle existe.

Exercice 5. SoitX un vecteur gaussien centr´e de matrice de covariance

Γ =



 3 −1 0

−1 3 0

0 0 2



.

Trouver un endomorphismeU deR³ tel que les composantes deY =U X soient ind´ependantes. Donner la loi deY. Exercice 6. Extrait du partiel 2007.SoitX et Y deux vecteurs gaussiens ind´ependants centr´es et de mˆeme loi dansR^d. Montrer queZ=X−Y etZ^�=X+Y sont gaussiens, ind´ependants et de mˆeme loi.

Exercice 7. Pour cet exercice, il est commode d’identifierR^k aux matrices-colonnes de taille k. Soient X1, . . . , Xn

des variables al´eatoires ind´ependantes et identiquement distribu´ees, de loi port´ee par {1,2, . . . , k}. Notons Nn,i =

�n j=11_{X

j=i} etpi=P(X1=i) pour touti∈ {1,2, . . . , k}, puisNn= (Nn,1, . . . , Nn,k).

1. Donner la loi de Nn.

2. On note−→^L la convergence en loi. Montrer que







Nn,1−np1

√np1

...

Nn,k−npk

√npk





−−−−→_n→∞^L N(0,Ik−X^tX),

o`u Ik est la matrice identit´e de taille k et X est un vecteur-colonne que l’on d´eterminera. Montrer que Γ = Ik−X^tX est la matrice d’un projecteur orthogonal, dont on pr´ecisera l’image et le noyau.

3. Montrer qu’il existe une matrice orthogonaleQde taillektelle queQX =e, avece=^t(0, . . . ,0,1), puis que

Q







Nn,1−np1

√np1

...

Nn,k−npk

√npk





−−−−→_n^L

→∞ N(0,Ik−e^te).

4. On consid`ere

Tn=

�k i=1

(Nn,i−npi)² npi

.

Montrer queTnconverge en loi versχ²(k−1). Indication : On pourra s’int´eresser au carr´e de la norme euclidienne du vecteur

Q







Nn,1−np1

√np1

...

Nn,k−npk

√npk





.

Ce r´esultat est tr`es utilis´e en statistiques : il permet d’´etablir le test du χ² qui est mis en oeuvre pour savoir si un

´echantillon i.i.d.X1, . . . , Xn suit une loi donn´ee `a l’avance. Son usage est tr`es r´epandu en biologie.

Exercice 8. Un vecteur m ∈ R^d et une matrice carr´ee Γ de taille d ´etant donn´es, notons (Xn)_n≥1 une suite de variables al´eatoires telle que√n(Xn−m) converge en loi versN(0,Γ). Montrer que pour toute fonctionf :R^d→R^d� d´erivable au pointm,√n(f(Xn)−f(m)) converge en loi versN(0, Jf(m)Γ^tJf(m)) o`uJf(m) est la matrice jacobienne def au pointm.

Feuille de TD n

8 : Esp´ erance conditionnelle

Exercice 1. On dit que deux variables al´eatoiresX etY sur (Ω,F,P) sont ind´ependantes conditionnellement `a Gsi pour toutes fonctionsf etg deRdansRmesurables positives,

E[f(X)g(Y)|G] =E[f(X)|G]E[g(Y)|G].

1. Que signifie ceci siG={∅,Ω}? SiG=F?

2. Montrer que la d´efinition pr´ec´edente ´equivaut `a : pour toute variable al´eatoire Z G-mesurable positive, pour toutes fonctionsf etg deRdansRmesurables positives,

E[f(X)g(Y)Z] =E[f(X)ZE[g(Y)|G]], et aussi `a : pour toute fonctiong deRdansRmesurable positive,

E[g(Y)|σ(G, σ(X))] =E[g(Y)|G].

Exercice 2. Soit (Ω,A,P) un espace probabilis´e, etX, Y deux ´el´ements deL²(Ω,A,P), tels que E[X|Y] =Y et E[Y|X] =X

Montrer queX =Y p.s.

Exercice 3. Soit p≥1 et soient X et Y deux variables al´eatoires r´eelles telles que �X�^p = (E|X|^p)^1/p <+∞ et

�Y�^p<+∞.

1. Montrer que�X+Y�^p≥ �X+E[Y|X]�^p.

2. En d´eduire que, siX et Y sont ind´ependantes, alors�X+Y�^p≥ �X+E(Y)�^p. Exercice 4.

1. Soit Y une variable al´eatoire r´eelle int´egrable d´efinie sur l’espace probabilis´e (Ω,A, P). Soient B¹ et B² deux sous-tribus deA. SoitB=σ(B¹,B²). On suppose que les tribus σ(σ(Y),B¹) etB² sont ind´ependantes. Montrer que

E[Y|B] =E[Y|B¹]

2. Soit (Xi)i≥1une suite de variables al´eatoires r´eelles, int´egrables et i.i.d. On poseSn =X1+· · ·+Xn. 3. Montrer que pour touti∈ {1, . . . , n},E[Xi|Sn] =E[X1|Sn].

4. CalculerE[X1|Sn].

5. En d´eduireE[X1|Sn, Sn+1, . . .].

Exercice 5. SoitX1 et X2 deux variables al´eatoires ind´ependantes de loi de Poisson de param`etresλ1et λ2. 1. D´eterminerP(X1=k|X1+X2=n).

2. CalculerE[X1|X1+X2].

Exercice 6. Soit (X, Y) une variable al´eatoire `a valeurs dansR<sup>n</sup>×R<sup>m</sup>dont la loi admet une densit´ep(x, y) strictement positive par rapport `a la mesure de Lebesgue.

1. Exprimer E[h(X, Y)|Y] pour toute fonction bor´elienne positive hsurRⁿ×R^m.

2. On se place dans le cas n=m= 1. On suppose que la loi deY est la loi Gamma de param`etres (2, λ), dont la densit´e par rapport `a la mesure de Lebesgue surR⁺estλ²ye^−λy, et que la loi conditionnelle deX sachantY est la loi uniforme sur [0, Y] c’est-`a-dire que pour toute fonctionhbor´elienne positive,E[h(X)|Y] =Y⁻¹�Y

0 h(x)dx.

Montrer queX etY −X sont deux variables al´eatoires ind´ependantes de loi exponentielle de param`etreλ.

Exercice 7. SoientM et X deux variables al´eatoires r´eelles. On suppose queM est de loi gaussienne et que, pour toutt r´eelE(e^itX|M) = exp(itM−(σ²t²/2)).

1. Montrer que (X, M) est un vecteur gaussien.

2. Montrer queX−M est ind´ependant deM. 3. CalculerE[X|M].

4. CalculerE[M|X].

Feuille de TD n

9 : Martingales : D´ efinitions et arrˆ et.

Th´ eor` emes de convergence pour les martingales.

Exercice 1. Une fonction continuef :C→Rest dite harmonique si pour toutz∈Cet pour tout r >0, f(z) = 1

2π

� 2π 0

f(z+re^iθ)dθ.

Soitr >0 et (Un)_n≥0 une suite de variables al´eatoires i.i.d. de loi uniforme sur{z∈C| |z|=r}. Pourn≥1, on pose Xn =U1+· · ·+Un. Montrer que, sif est harmonique, (f(Xn))n≥1est une martingale pour la filtration (Fⁿ)n≥1 o`u Fⁿ=σ(U1, . . . , Un) pour tout n≥1.

Exercice 2. Deux transformations de martingales.On se place sur un espace probabilis´e (Ω,F,P) muni d’une filtration (Fⁿ)_n≥0.

1. Soitφ:R→R⁺ une fonction convexe, et soit (Xn)_n≥0 un processus adapt´e `a la filtration (Fⁿ)_n≥0(i.e.Xn est Fⁿ-mesurable pour toutn), tel queE[φ(Xn)]<∞pour toutn≥0. Montrer que si (Xn)n≥0 est une martingale, alors (φ(Xn))_n≥0est une sous-martingale. Montrer que si (Xn)_n≥0est une sous-martingale et siφest croissante, alors (φ(Xn))n≥0est une sous-martingale.

2. On dit qu’un processus (Hn)n≥1 est pr´evisible si Hn est Fⁿ−1-mesurable pour tout n ≥ 1. Soit (Xn)n≥0 un processus adapt´e et (Hn)_n≥1 un processus pr´evisible et born´e. On pose (H·X)0= 0 et

∀n≥1 (H·X)n=H1(X1−X0) +H2(X2−X1) +. . .+Hn(Xn−X_n−1).

Montrer que si (Xn)n≥0est une martingale, alors ((H·X)n)n≥0est aussi une martingale. Montrer que si (Xn)n≥0

est une sur-martingale (respectivement sous-martingale), et siHn ≥0 pour toutn≥1, ((H ·X)n)n≥0 est une sur-martingale (respectivement sous-martingale).

Exercice 3. Loi du logarithme it´er´e.Soit (Xn)_n≥1 une suite de variables al´eatoires i.i.d. de loi normaleN(0,1) sur un espace de probabilit´e (Ω,F,P). On d´efinitSn=X1+. . .+Xn. Le but de l’exercice est de montrer que presque sˆurement on a

lim sup

n→∞

Sn

(2nlog logn)¹² ≤1.

On poseh(x) = (2xlog logx)¹² pourx≥e.

1. Pour tousθ >0 etc >0, montrer que P

�

1≤k≤nmax Sk≥c

�

≤e^−θcE� e^θSn�

puis que P

�

1≤k≤nmax Sk ≥c

�

≤e^−c2n2.

2. SoitK >1. Majorer la quantit´e

P

�

1≤k≤KmaxⁿSk ≥Kh(Kⁿ⁻¹)

�

et montrer que lim sup_n→∞Sn/h(n)≤Kpresque sˆurement. Conclure.

Exercice 4. In´egalit´e maximale pour les sur-martingales positives.Soit (Xn)n≥0une sur-martingale positive sur un espace de probabilit´e filtr´e (Ω,F,(Fⁿ)n≥0,P).

1. Montrer que siT est un temps d’arrˆet, alors (XT∧n)n≥0est une sur-martingale. (Indication :poserHn=1_{T≥n} et ´etudier le processus ((H·X)n)n≥0.)

2. Montrer que pour touta >0,

P� sup

n≥0

Xn > a

�

≤E[X0] a .

Exercice 5. Th´eor`eme de Rademacher.L’objectif de cet exercice est de montrer par une approche probabiliste que toute fonction lipschitzienne est primitive d’une fonction mesurable born´ee. Soient (Ω,F,P) un espace de probabilit´e, X une variable al´eatoire de loi uniforme sur [0,1] etf : [0,1]→Rune fonction lipschitzienne de constante de Lipschitz L >0. Pour toutn≥0, on pose

Xn=�2ⁿX�2⁻ⁿ et Zn = 2ⁿ� f�

Xn+ 2⁻ⁿ�

−f(Xn)� .

1. Montrer les ´egalit´es de tribus suivantes :

σ(X0, X1, . . . , Xn) =σ(Xn) et �

n≥0

σ(Xn, Xn+1, . . .) =σ(X).

2. D´eterminer E[h(Xn+1)|Xn] pour toute fonction h: [0,1]→Rmesurable positive. En d´eduire que (Zn)_n≥0 est une (Fⁿ)n≥0-martingale born´ee (o`uFⁿ=σ(Xn) pour toutn≥0).

3. Montrer qu’il existe une variable al´eatoireZ, limite presque sˆure et dansL¹ de (Zn)_n≥0, puis qu’il existe une fonctiong: [0,1]→Rbor´elienne et born´ee telle queZ =g(X).

4. CalculerE[h(X)|Xn] pour toute fonctionh: [0,1]→Rmesurable positive. En d´eduire que p.s. Zn= 2ⁿ

� Xn+2⁻ⁿ Xn

g(u)du.

5. Conclure que pour toutx∈[0,1],

f(x) =f(0) +

� x 0

g(u)du.

Exercice 6. L’urne de Polya.A l’instant 1, une urne contient` aboules blanches etb=N0−aboules rouges. On tire une boule et on la remplace par deux boules de la mˆeme couleur, ce qui donne la composition de l’urne `a l’instant 2. On r´ep`ete ce proc´ed´e. Pourn≥1, on noteYn etXn=Yn/(N0+n−1) respectivement le nombre et la proportion de boules blanches dans l’urne `a l’instantn. SoitFⁿ =σ(Y1, . . . , Yn).

1. D´eterminer P(Yn+1 =Yn+ 1|Fⁿ) et P(Yn+1 =Yn|Fⁿ). Montrer que (Xn)n≥0 est une martingale qui converge p.s. vers une variable al´eatoire, que l’on noteU, et montrer que pour toutk≥1, limn→∞E[X_n^k] =E[U^k].

2. Cas a=b= 1.Montrer par r´ecurrence que pour toutn≥1,Yn suit la loi uniforme sur{1, . . . , n}. En d´eduire la loi de U.

3. Cas g´en´eral. On fixek≥1. On pose pour toutn≥1,

Zn= Yn(Yn+ 1). . .(Yn+k−1)

(n+N0−1)(n+N0). . .(n+N0+k−2).

Montrer que (Zn)_n≥1 est une martingale pour la filtration (Fⁿ)_n≥1. En d´eduire la valeur deE[U^k].

4. Montrer que la fonction caract´eristique d’une variable al´eatoire r´eelle born´ee se d´eveloppe en s´erie enti`ere sur R (on exhibera le d´eveloppement en s´erie enti`ere). En d´eduire qu’on a caract´eris´e la loi deU. Remarque :La loi deU est la loiβ(a, b), de densit´eB(a, b)⁻¹u^a−1(1−u)^b−11_[0,1](u) par rapport `a la mesure de Lebesgue.

Exercice 7. Quelques exemples.

1. Un exemple de martingale qui converge presque sˆurement mais n’est pas born´ee dansL¹.On consid`ere une famille (Yn, εn)n≥1 de variables al´eatoires ind´ependantes telle que pour toutn, la loi de Yn est

1

2(δan+δ₋an), o`u (an)n≥1 est une suite de r´eels positifs fix´ee, et la loi de εn est

1 n²δ1+

� 1− 1

n²

� δ0. On d´efinit, pour tout n ≥ 1, Fⁿ = σ(Y1, ε1, . . . , Yn, εn) et Mn = �n

k=1εkYk. Montrer que (Mn)n≥1 est une martingale par rapport `a la filtration (Fⁿ)_n≥1et qu’elle converge presque sˆurement. Montrer qu’on peut choisir (an)n≥1telle que cette martingale ne soit pas born´ee dansL¹.

2. Un exemple de martingale qui tend presque sˆurement vers +∞. On consid`ere (ξn)_n≥2 une suite de variables al´eatoires ind´ependantes telles que

P(ξn=−n²) = 1

n² et P�

ξn = n² n²−1

�

= 1− 1 n².

On poseMn =ξ2+. . .+ξn pour n≥2. Montrer que (Mn)n≥2 est une martingale telle queMn

−−−−→_n→∞p.s. +∞.

Feuille de TD n

10 : Chaˆınes de Markov : d´ efinition, classification des ´ etats

Exercice 1. Le chauffage d’une maison individuelle est compos´e d’un chauffage de base et d’un chauffage d’appoint.

On dira qu’on est dans l’´etat 1 si seul le chauffage de base fonctionne, dans l’´etat 2 si les deux chauffages fonctionnent.

Si un jour on est dans l’´etat 1, on estime que le lendemain on est encore dans l’´etat 1 avec une probabilt´e 1/2. Si on est dans l’´etat 2, le lendemain la maison sera chaude et on pourra passer `a l’´etat 1 avec probabilit´e 3/4. SoitXnl’´etat du syst`eme au journ.

1. Montrer que (Xn)n≥0 est une chaˆıne de Markov et d´eterminer la matrice de transitionP.

2. Soitpn=P(Xn= 1), n≥0. D´eterminer une relation de recurrence entrepn etpn+1.

3. Sachant qu’on est dans l’´etat 1 un dimanche, trouver la probabilit´e d’ˆetre dans le mˆeme ´etat le dimanche suivant.

4. Montrer que si un jour on se trouve dans l’´etat 1 avec probabilit´e 3/5, alors tous les jours, on a encore une probabilit´e 3/5 d’ˆetre dans l’´etat 1.

5. Chaque journ´ee dans l’´etat 1 coˆute 2 euros, dans l’´etat 2 coˆute 4 euros et chaque transition de 1 `a 2 ou de 2 `a 1 coˆute 1 euro. Calculer le coˆut moyen dans la situation pr´ec´edente.

Exercice 2. Soitξn le r´esultat duni`eme jet d’un d´e. On pose pour toutn≥1,Xn= max(ξ1, . . . , ξn). Montrer que (Xn)n≥1 est une chaˆıne de Markov. Donner sa matrice de transitionP, ainsi quePⁿ pour toutn≥1.

Exercice 3. SoitS un ensemble d´enombrable. On note Hl’espace vectoriel des applications born´ees deS dansR. Soit (Xn)n≥0 une chaˆıne de Markov d´efinie sur un espace de probabilit´e (Ω,F,P) `a valeurs dans S de fonction de transition Q= (Q(i, j))(i,j)∈S. Montrer qu’il existe un op´erateur lin´eaireA :H −→ H tel que, pour tout f ∈ H, la suite (M_n^f)n≥0 d´efinie par

M₀^f = f(X0) et M_n^f = f(Xn)−

n−1

�

i=0

A(f)(Xi) pour n≥1

soit une martingale pour la filtration naturelle de (Xn)_n≥0.

Exercice 4. Soit (Xn)n∈N une chaˆıne de Markov homog`ene d’espace d’´etat E et de matrice de transition P. Pour x, y∈E, on noteTy= inf{n >0, Xn=y} etρ(x, y) =P^x(Ty<∞). Montrer les relations suivantes :

1. Pⁿ(x, y) =�n

m=1P^x(Ty=m)P^n−m(y, y) pourn≥1.

2. Siaest un ´etat absorbant,P^x(Xn=a) =P^x(Ta≤n) pourn≥1.

3. P^x(Ty=n+ 1) =�

z�=yP(x, z)P^z(Ty=n) pourn≥1.

4. ρxy=P(x, y) +�

z�=yP(x, z)ρzy.

Exercice 5. Soitp∈]0,1[ etXi des variables al´eatoires ind´ependantes v´erifiant P(Xi= 1) =p= 1−P(Xi=−1).

On poseS0= 0 et, pour toutn≥1,Sn=X1+· · ·+Xn. SoitMn= max{S0, . . . , Sn}. 1. (Mn)n≥0 est-elle une chaˆıne de Markov ?

2. On d´efinit maintenant Yn =Mn−Sn pour tout n≥0. Etablir une relation entreYn+1 et Yn. En d´eduire que (Yn)_n≥0est une chaˆıne de Markov surNet donner sa matrice de transitionQ.

3. La chaˆıne (Yn)n≥0 est-elle irr´eductible ?

4. Montrer que (Yn)n≥0admet une mesure r´eversibleλ(avecλ(0) = 1) et d´eterminerλ. On rappelle qu’une mesure µsurNest r´eversible pour la chaˆıne (Yn)_n≥0 de transitionQsi et seulement si

∀(x, y)∈N² µ(x)Q(x, y) = µ(y)Q(y, x). Exercice 6. SoitQla matrice de transition surS={0, . . . , N} d´efinie par

Q(i, j) =C_N^j

� i N

�j� 1− i

N

�N−j

. Soit (Xn)_n≥0une chaˆıne de Markov `a valeurs dansS de fonction de transitionQ.

1. Classifier les ´etats de (Xn)n≥0.

2. Montrer que pour toutk∈S, (Xn)n≥0est une martingale sousP^k et que la limite X_∞= lim

n→∞Xn

existeP^k p.s.. D´eterminer la loi deX_∞ sousP^k.

Exercice 7. On ´etudie une file d’attente `a un guichet o`u le temps de service d’un client est constant et pris comme unit´e de temps. On note ξn le nombre de clients arrivant pendant la n-i`eme p´eriode de temps. On suppose que les variablesξn, pourn≥1, sont ind´ependantes et identiquement distribu´ees de loiµet queE[ξ1]<∞. Un client arrivant dans cette p´eriode ne peut ˆetre servi avant l’instant n+ 1, mˆeme si personne ne se trouvait au guichet quand il est arriv´e. On noteXn le nombre de clients dans la file d’attente `a l’instantnet l’on supposeX0ind´ependante de la suite (ξn)n≥1.

1. Montrer que (Xn)_n≥0 est une chaˆıne de Markov homog`ene et d´eterminer sa matrice de transition.

2. Montrer, en utilisant la loi forte des grands nombres, que siE(ξ1)>1, alors limn→∞Xn = +∞. 3. Montrer que siE(ξ1)<1, l’´etat 0 est r´ecurrent.

Exercice 8. On consid`ere la matrice de Markov suivante :

P= ((P(i, j))(i,j)∈E²) =

















0 0 0 ∗ 0 0 0 0 0

0 ∗ ∗ 0 ∗ 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 ∗ 0

∗ 0 0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 ∗ 0 0 0 0

0 ∗ 0 0 0 0 0 0 0

0 ∗ 0 0 0 ∗ ∗ 0 0

0 0 ∗ 0 0 0 0 0 0

0 0 0 ∗ 0 0 0 0 ∗















 .

L’espace d’´etat est E = {1,2,3,4,5,6,7,8,9} et les ∗ sont des coefficients non nuls. Trouver les ´etats absorbants, transitoires et les classes de r´ecurrence.