• Aucun résultat trouvé

La loi Beta de param`etres α etβ et Beta(α, β) a pour densit´e f(α,β)(x

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "La loi Beta de param`etres α etβ et Beta(α, β) a pour densit´e f(α,β)(x"

Copied!
2
0
0

Texte intégral

(1)

Simulation stochastique et m´ethodes bay´esiennes pour le traitement du signal - 2018

TD2 : Loi a priori Rappel On rappelle les d´efinitions des lois usuelles :

1. La loi normale N(m, σ2) sur R est d´efinie par sa densit´e : f(x) = 1

√2πσe(x−m)22

2. La loi Beta de param`etres α etβ et Beta(α, β) a pour densit´e f(α,β)(x) = Γ(α+β)

Γ(α)Γ(β)xα−1(1−x)(β−1)χ[0,1](x).

o`u la constante Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) =

Z 1

0

u(α−1)(1−u)(β−1)du est une constante de renormalisation.

On peut remarquer que la loi de densit´e uniforme sur [0,1] est un cas particulier de la loi Beta pour les param`etres α =β = 1.

3. la loi Gamma de param`etres α >0 et λ >0, Gam(α, λ) a pour densit´e f(α,λ)(x) = xα−1λαe−λx

Γ(α) χ]0,+∞[(x).

Exercice 1. Soit X1 une v.a. suivant la loi binomiale Bin(n, θ), o`u n est fix´e et o`u θ suit la loi Beta(a, b).

1. Donner une expression de la loiπ(θ|X1).

2. Mˆeme question si on consid`ere une variable X = (Xi)i6l. En quelle valeur est-elle maximale

?

Exercice 2. Soit X1 une v.a. suivant la loi de Poisson P(θ), o`uθ suit la loi Gamma(a, b).

1. Donner une expression de la loiπ(θ|X1).

2. Mˆeme question si on consid`ere une variable X = (Xi)i6l. En quelle valeur est-elle maximale

?

Exercice 3. Montrer que les lois exponentielles, les lois binomiales (avecnfix´e), les lois Gamma, les lois Beta et les lois normales sont des mod`eles exponentiels.

Exercice 4. On consid`ere le mod`ele

f(x|α, β) = e(α−β)x

1 +eα−β, x∈ {0,1}.

1. De quelle loi s’agit-il ? Montrer qu’elle appartient bien `a une famille exponentielle.

2. Donner la forme d’une loia priori conjugu´ee. Qu’en pensez vous ? 1

(2)

Exercice 5. Soit X1 une v.a. suivant la loi exponentielle de param`etre λ > 0. On consid`ere pourλ la loia priori impropre uniforme sur R+. Calculer la loi a posteriori π(λ|x).

Exercice 6. SoitX1 une v.a. suivant la loiBin(n, θ). Donner la loia priori de Jeffreys associ´ee pour le param`etre θ.

Exercice 7. Soit X1 une v.a. suivant une loi exponentielle E(λ). Donner la loi a priori de Jeffreys associ´ee pour le param`etre θ. Qu’en pensez-vous ?

Exercice 8. Soit X1 une v.a. suivant une loi gaussienne N(θ,1). Donner la loi a priori de Jeffreys associ´ee pour le param`etre θ. Qu’en pensez-vous ?

2

Références

Documents relatifs

En utilisant une variable aléatoire suivant la loi normale standard N(0 ; 1), déterminer la valeur de pour laquelle la probabilité qu’un pain soit commercialisable est égale à

En utilisant Ge Gebra on peut facilement obtenir un échantillon de 5000 résultats et observer leur répartition à l’aide d’un histogramme normalisé de n classes.. 1) La

Exercice 8 La dur´ee de vie d’une cl´e USB, exprim´ee en mois, est mod´elis´ee par une variable al´eatoire suivant une loi normale de moyenne et d’´ecart-type inconnus.. Selon

1 a)  On peut modéliser chaque partie comme une épreuve de Bernoulli. On appelle succès un lancer où le numéro 2 ou 4 est apparu.. Il y a une répétition de 5 épreuves identiques

Soient X et Y deux variables aléatoires indépendantes possédant F comme fonction de

Pour cela, nous allons utiliser la courbe de la fonction de densité.. Nous savons qu elle est centrée sur et ici

Approximation d’une loi binomiale par une loi normale : le théorème de Moivre - Laplace... Loi normale centrée réduite N (0 ; 1) 1.1 Densité de probabilité

X est une variable aléatoire qui suit la loi normale centrée réduite.. Cette propriété se justifie par la symétrie de la courbe. Fonction de répartition 1°) Définition.. On