TD DE MOD `ELES LIN ´EAIRES I - S ´ERIE 1 : RAPPELS
Exercice 1.
1) SoitU de loi uniforme sur [0,1]. Calculer de deux fa¸cons diff´erentes la loi de X =−log(1−U).
2) SoitF une fonction de r´epartition continue et strictement croissante, etU de loi uniforme sur [0,1]. Quelle est la loi de la variable al´eatoireF−1(U), o`uF−1 est la fonction r´eciproque deF ?
Exercice 2. Une variable al´eatoire est dite de loi Gamma de param`etres α et λ (α > 0, λ > 0), not´ee Γ(α, λ), si sa loi a la densit´e:
f(x;α, λ) = λα
Γ(α)xα−1e−λx11(0,+∞)(x), o`u ∀α >0, Γ(α) =
Z ∞
0
xα−1e−xdx.
1) Soit X une variable al´eatoire r´eelle de loi Γ(α, λ) . Calculer sa transform´ee de Laplace. Calculer sa moyenne et sa variance par deux m´ethodes.
2) SoitX une variable al´eatoire r´eelle de loiN(0,1). Donner la loi deX2.
3) SoientX etY deux variables al´eatoires r´eelles ind´ependantes de lois respectives Γ(α1, λ) et Γ(α2, λ).
a) Donner la loi deX+Y. b) Montrer queX+Y et X
X+Y sont ind´ependantes et calculer leur loi de probabilit´e.
4) SiX1, ..., Xn sont n variables al´eatoires r´eelles ind´ependantes et de mˆeme loi exponentielle de param`etre λ, donner la loi de la sommeSn=X1+...+Xn.
5) SiY1, ..., Ynsont n variables al´eatoires r´eelles ind´ependantes de loiN(0,1), donner la loi de probabilit´e de Z=Y12+...+Yn2 et calculer sa transform´ee de Laplace, sa moyenne et variance.
Rappels: Γ(1/2) =√
π,
Γ(α+ 1) =αΓ(α),∀α >0, B(α1, α2) =
Z 1
0
uα1−1(1−u)α2−1du= Γ(α1)Γ(α2)
Γ(α1+α2),∀α1, α2>0,
La densit´e d’une loiβ(a, b),a, b >0, estf(x) =Γ(a)Γ(b)Γ(a+b)xa−1(1−x)b−110≤x≤1.
Exercice 3. SoientX etξdeux variables al´eatoires ind´ependantes, ayant des moments d’ordre 2 finis, avec E(X) =E(ξ) = 0.
1) On poseY =h(X) +ξ, o`uhest une fonction bor´elienne `a valeurs r´elles. Montrer queE(Y /X) =h(X), et qu’une condition n´ecessaire et suffisante pour que cette ´egalit´e soit vraie est queE(ξ/X) = 0.
2) On poseY =bX+ξ, o`ub est un r´eel. Montrer que
E(Y /X) = Cov(Y, X) V ar(X) X.
3) On poseY =X2+ξ, et on suppose que la loi de X est sym´etrique. Montrer queE(Y /X) = X2, mais queCov(Y, X) = 0.
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