Int´egration et probabilit´es
ENS Paris, 2013-2014TD — Convergence de variables al´eatoires
0 – Petites questions
E
xercice 1. Vrai ou faux ?. Soient (Xn)n≥une suite de variables al´eatoires r´eelles etX une variable al´eatoire r´eelle d´efinies sur (Ω,A,P). On suppose queXn→Xen loi. Montrer quef(Xn)→f(X) en loi pour toute fonion continuef :R→R.
. Soit (µn)n≥une suite de mesures de probabilit´e etµune mesure positive. Alors il y a convergence
´etroite desµnversµsi et seulement si, pour toute fonionf continue `a support compa, on a la convergence
Z
f dµn−→
Z f dµ.
. Si la suite de variables al´eatoires (Xn)n≥converge en loi versX, alorsE[Xn]−→E[X].
E
xercice 2. Quels sont les liens entre ces diff´erentes convergences : en loi, presque s ˆure, en probabilit´e, L,Lppourp >?E
xercice 3. Soit (Xn)n≥ une suite de variables al´eatoires r´eelles ind´ependantes. Montrer que presque s ˆurement la variable al´eatoire al´eatoire lim supn→∞Xneconante.1 – Convergences en loi
E
xercice 4. (Lemme de Slutsky) Soient (Xn)n≥, (Yn)n≥ deux suites de variables al´eatoires r´eelles, et X, Y deux variables al´eatoires r´eelles d´efinies sur (Ω,A,P), telles queXn→Xen loi etYn→Y en loi.. On suppose que les variablesXn etYn sont ind´ependantes pour toutn≥et que les variablesX etY sont ind´ependantes. Montrer que (Xn, Yn)→(X, Y) en loi.
. E-il toujours vrai que (Xn, Yn)→(X, Y) en loi ?
. Lemme de SlutskyOn suppose queY econante p.s. Montrer que (Xn, Yn)→(X, Y) en loi.
E
xercice 5. Soit (Xn, n≥) une suite de variables al´eatoires r´eelles d´efinies sur (Ω,A,P) ind´ependantes et de mˆeme loiµ. On poseMn= max(X, . . . , Xn).Pour des queions, demande de pr´ecisions ou explications, n’h´esitez pas `a m’envoyer un mail `a igor.kortchemski@ens.fr , ou bien `a venir me voir au bureau V.
. On suppose queµ ela loi uniforme sur [,]. Montrer que la suite (n(−Mn))n≥converge en loi quandn→ ∞et expliciter la loi limite.
. On suppose queµela loi de Cauchyandard c’e-`a-dire queµ(dx) = (π(+x))−dx. Montrer que la suite (nMn−)n≥converge en loi et expliciter la loi limite.Rappel :aran(x) = π−
x+o(x) quandx→+∞.
2 – Convergences en probabilit´e
E
xercice 6.. Montrer qu’une suite de variables al´eatoires r´eellesXnconverge en probabilit´e vers une variable al´eatoireX si et seulement si de toute sous-suite de cette suite on peut extraire une sous-sous- suite qui converge ps versX.
. Montrer que si une suite de variables al´eatoires r´eellesXn converge en probabilit´e vers une va- riable al´eatoireXet sif :R→Recontinue, alorsf(Xn) converge en probabilit´e versf(X).
. Soit (Xn)n≥une suite de variables al´eatoires r´eelles qui converge en probabilit´e versX. On sup- pose qu’il exie une variable al´eatoire positiveY telle queE[Y]<∞et|Xn| ≤Y pour toutn≥.
Montrer queE[Xn]→E[Y] lorsquen→ ∞.
E
xercice 7. (Probl`eme du colleionneur) Soit (Xk, k≥) une suite de variables al´eatoires ind´ependantes uniform´ement diribu´ees sur{,, . . . , n}. SoitTn= inf{m≥:{X, . . . , Xm}={,, . . . , n}}
le premier temps o `u toutes les valeurs ont ´et´e observ´ees.
. Soitτkn= inf{m≥:|{X, . . . , Xm}|=k}. Montrer que les variables (τkn−τkn−)≤k≤nsont ind´ependantes, et d´eterminer leurs lois respeives.
. En d´eduire queTn/(nlogn)→en probabilit´e.
E
xercice 8. Soit (Xn)n≥une suite de variables al´eatoires r´eelles etXune v.a. r´eelles d´efinies sur (Ω,A,P).On suppose queXn→Xen probabilit´e sousP. Montrer que siQeune mesure de probabilit´e sur (Ω,A) absolument continue par rapport `aP, alorsXn→Xen probabilit´e sousQ.
3 – Convergences L
pE
xercice 9. (Uniforme int´egrabilit´e) Soit (Xn)n≥une suite de variables al´eatoires r´eelles sur (Ω,A,P).On dit que la suite (Xn) euniform´ement int´egrable (ou equiint´egraable ou u.i.) si
Mlim→∞sup
n≥
E[|Xn|1{|Xn|>M}] =.
. Montrer que si (Xn)n≥edomin´ee par une v.a.Y int´egrable, alors (Xn)n≥eu.i.
. Montrer que si (Xn)n≥eu.i. alors
sup
n≥
E[|Xn|]<∞, mais que la r´eciproque efausse.
. On suppose que (Xn)n≥eu.i. Montrer que
∀ε >, ∃δ >, ∀A∈ A, P(A)< δ⇒sup
n≥
E[|Xn|1A]< ε.
Montrer que la r´eciproque evraie `a condition de supposer supE[|Xn|]<∞.
. Soitp >, montrer que si (Xn)n≥eborn´ee dansLp(iesupE[|Xn|p]<∞), alors (Xn)n≥eu.i.
. On suppose queXn→Xp.s.
(a) On suppose queXn→XdansL, montrer que (Xn)n≥eu.i.
(b) R´eciproquement, on suppose que (Xn)n≥eu.i.
i. Montrer queXeint´egrable.
ii. Montrer que la suite (Xn−X)n≥eu.i.
iii. En d´eduire queXn→XdansL.
4 – Pour pr´eparer l’examen
R´eviser le cours et ce qui a ´et´e fait en TD. Chercher des exercices examens des ann´ees pr´ec´edents (les
´enonc´es sont disponibles sur le site d’enseignement du DMA –http://www.math.ens.fr/enseignement – partieArchives p´edagogiques, puisAnnales d’examens).
– Compl´ements (hors TD)
E
xercice 10.. Soitmune mesure de probabilit´e sur (R,B(R)). Pour toutn≥, on d´efinit une mesure de proba- bilit´emnsur (R,B(R)) par :
mn=X
k∈Z
m([k/n,(k+)/n[)δk/n.
Montrer que (mn, n≥) converge ´etroitement versm.
. En d´eduire que si (Xn)n≥eune suite de variables al´eatoires, chaqueXn´etant de loi g´eom´etrique de param`etree−/n, alors la suite (Xn/n)n≥converge en loi vers une variable al´eatoire exponen- tielle de param`etre.
E
xercice 11. Soient (Xn)n≥ une suite de variables al´eatoires conantes, respeivement ´egales p.s. `a xn∈R, etXune variable al´eatoire r´eelle. Montrer queXn→Xen loi si et seulement si il exiex∈Rtel queXede loiδx etxn→xquandn→ ∞.E
xercice 12. Soit (Ω,F,P) un espace probabilis´e. On suppose que Ω ed´enombrable et que la tribu F eP(Ω). Montrer que les convergences ”presque-s ˆur” et ”en probabilit´e” sont ´equivalentes sur cet espace (pour des variables al´eatoires `a valeur dans un espace m´etrique (E, d)).E
xercice 13. ( ) Soit (Yn)n≥ une suite de variables al´eatoires r´eelles suivant respeivement une loi gaussienne N(mn, σn) avecmn∈R etσn>. Montrer que cette suite converge en loi vers une variable r´eelleY si et seulement si les deux suites (mn)n≥et (σn)n≥ convergent vers respeivementm etσ, et identifier la loi limite.
E
xercice 14. ( ) Soitλ > fix´e et soit (Xt)t≥ une famille de variables al´eatoires telle que, pour tout t≥,Xt suit une loi g´eom´etrique de param`etre−e−t, c’e-`a-dire queP[Xt=k] =e−t(−e−t)k−, k≥.
Soit (Un)n≥une suite de variables al´eatoires telle que λUn−ln(n) converge en probabilit´e vers−ln(E) lorsquen→ ∞, o `uEeune variable al´eatoire exponentielle de param`etre. On suppose de plus que les deux familles (Xt)t≥et (Un)n≥sont ind´ependantes.
Montrer que, lorsquen→ ∞,XUn/n/λconverge en loi vers une variable al´eatoire exponentielle, dont le param`etre eal´eatoire et vautE/λ.
Fin