Variables aléatoires et lois usuelles
Fiche de révision · Biostatistiques · PASS
L'essentiel du cours
Chapitre 1 : Variable aléatoire : discrète ou continue
Le type de variable aléatoire conditionne le choix de la loi et des calculs de probabilité.
Chapitre 2 : Décrire une variable aléatoire
Espérance = centre de gravité de la loi ; variance = dispersion autour de ce centre.
Chapitre 3 : Les lois discrètes usuelles
Pour B(n,p), E(X)=np et V(X)=np(1−p) ; pour Poisson(λ), E(X)=V(X)=λ.
Chapitre 4 : Les lois continues usuelles
Standardiser une variable normale revient à la centrer sur 0 et à la réduire par son écart-type.
Teste-toi · 8 questions
1.Une variable aléatoire discrète est une variable qui :
- A.suit toujours une loi normale
- B.peut prendre toute valeur d’un intervalle
- C.prend un nombre fini ou dénombrable de valeurs
- D.a forcément une espérance nulle
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Réponse C : prend un nombre fini ou dénombrable de valeurs
Une variable discrète prend des valeurs isolées, souvent des entiers ; une variable continue peut prendre toute valeur d’un intervalle.
2.Pour une variable aléatoire discrète X, la somme des probabilités P(X=x_i) vaut :
- A.V(X)
- B.E(X)
- C.1
- D.0
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Réponse C : 1
La loi de probabilité est complète : la somme de toutes les probabilités des valeurs possibles doit être égale à 1.
3.L’espérance d’une variable aléatoire discrète X se calcule par :
- A.√V(X)
- B.Σ P(X=x_i)²
- C.Σ x_i²
- D.Σ x_i P(X=x_i)
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Réponse D : Σ x_i P(X=x_i)
L’espérance est la moyenne pondérée des valeurs par leurs probabilités.
4.X suit une loi de Bernoulli de paramètre p=0,3. Que vaut P(X=1) ?
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Réponse : 0,3
Dans une loi de Bernoulli, P(X=1)=p. Ici p=0,3, donc P(X=1)=0,3.
5.Une loi binomiale B(n,p) modélise :
- A.une durée de vie continue
- B.le nombre de succès dans n épreuves de Bernoulli indépendantes de même p
- C.le temps d’attente entre deux événements
- D.une variable toujours centrée réduite
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Réponse B : le nombre de succès dans n épreuves de Bernoulli indépendantes de même p
La binomiale compte les succès parmi n épreuves indépendantes et identiques de type Bernoulli.
6.La loi de Poisson est souvent utilisée pour :
- A.calculer une médiane sans probabilité
- B.standardiser une variable normale
- C.mesurer une taille continue
- D.compter des événements rares dans un intervalle de temps ou d’espace
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Réponse D : compter des événements rares dans un intervalle de temps ou d’espace
La loi de Poisson modélise des comptages d’événements rares, avec un paramètre λ qui est à la fois espérance et variance.
7.Si X suit N(μ,σ²), alors Z=(X−μ)/σ suit :
- A.Poisson(λ)
- B.B(n,p)
- C.N(0,1)
- D.U(0,1)
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Réponse C : N(0,1)
La standardisation transforme toute loi normale en loi normale centrée réduite N(0,1).
8.Une variance élevée indique que les valeurs de la variable sont :
- A.plus dispersées autour de l’espérance
- B.toujours égales à la moyenne
- C.forcément issues d’une loi binomiale
- D.impossibles à modéliser
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Réponse A : plus dispersées autour de l’espérance
La variance mesure la dispersion : plus elle est grande, plus les valeurs s’éloignent en moyenne de l’espérance.