Fonction de répartition

Bonjour
Pouvez-vous me dire si c'est correct ?
Soit F fdr fonction de répartition de X i.e
 F(x)= P(X<=x)=  0  si x<1
                1/7 si 1<=x<3  
                4/7 si 3<=x<4
                6/7 si 4<=x<5
                 1  si x>5
J'aimerais trouver P[X=4] , P[X>=4] ??

J'ai donc posé P[X=4]= P[X<=4] - P[X<4]=FX(4) -FX(4-)=6/7-4/7=2/7 ??
Et pour P[X>=4] = 1-P[X<=4} = 1- 6/7=1/7 ??
Merci à VOUS...

Réponses

  • $X\sim \frac{1}{7}(\delta_1+3\delta_3+2\delta_4+\delta_5).$ Ce que tu as ecrit est correct.
  • Un grand merci. Juste une question avec cette écriture ( donc les masses de Dirac) c,'est plus facile à voir. Si par exemple je veux P(X=3), j'aurais P[X=3]= 3/7.
  • Merci P.

    J'ai une dernière question,

    Si j'ai une v.a thêta qui suit une loi Gamma de paramètre ( p,a) ( avec p un entier naturelle supérieur à 1 et a >0 ).Soit N une variable aléatoire telle que, sachant que thêta=t, la loi de N suit une loi de Poisson de paramètre t

    J'aimerais calculer P[N=n]??

    Je sais dans ce cas que P[N I thêta=t] = exp(-t) t^n / n!.

    Mais je n'arrive pas à la démontrer, J'ai essayer en passant par le formule de Bayes donc proba conditionnelle mais je ne trouve pas ce résultat. As-tu une idée ?

    Merci encore
  • Deux choses: (1) si $\pi(d\theta)$ est la loi de $\Theta$ et si la loi conditionnelle de $X$ sachant $\Theta=\theta$ est le noyau de transition $K(\theta,dx)$ alors la loi jointe de $(\Theta,X)$ est
    $$\pi(d \theta)K(\theta,dx).$$ Si tu veux la loi $\mu(dx)$ de $X$ pas conditionnee il te faut integrer en $\theta:$$$\mu(dx)=\int \pi(d \theta)K(\theta,dx).$$

    (2) Une loi negative binomiale de parametres $r\in (0,1)$ et $b>0$ est la loi sur les entiers
    $$\sum_{n=0}^{\infty}\frac{(b)_n}{n!}r^b(1-r)^n\delta_n(dx)$$
    avec $(b)_n=b(b+1)\ldots(b+n-1)$ symbole de Pochhammer. Apres la theorie, la pratique. $$\pi(d\theta)=e^{-a\theta}\theta^{p-1} a^p\frac{d\theta}{\Gamma(p)},\ \
    K(\theta,dx)=\sum_{n=0}^{\infty}e^{-\theta}\frac{\theta^n}{n!}\delta_n(dx).$$ Donc
    $$\mu(dx)=\sum_{n=0}^{\infty}\delta_n(dx)\int_0^{\infty}e^{-\theta}\frac{\theta^n}{n!}e^{-a\theta}\theta^{p-1} a^p\frac{d\theta}{\Gamma(p)}$$

    Rappel $\int_0^{\infty}e^{-ct}t^{\alpha-1}dt=c^{-\alpha}\Gamma(\alpha).$ Avec cela tu calcules l'integrale et tu trouves que $\mu(dx)$ est une loi negative binomiale de parametres $r=a/(a+1)$ et $b=p.$
  • Binjour tlm,

    J'ai une question avec les lois conditionnelle.

    J'ai une v.a thêta qui suit une loi Gamma de paramètre ( p,a) ( avec p un entier naturelle supérieur à 1 et a >0 ).Soit N une variable aléatoire telle que, sachant que thêta=t, la loi de N suit une loi de Poisson de paramètre t .

    J'aimerais déterminer P[N=n]??

    Comme P[N l thêta=t]= poisson(t)(n)=exp(-t) t^n / n!.

    Mais est ce que Pour répondre à la question que P[N=n]=exp(-t) t^n / n!??

    Merci à vous

    [Restons dans ton fil, où tu avais déjà obtenu une réponse à ta question. Poirot]
  • Donne toi la peine de lire l'avant dernier message, il contient la reponse a ta question -et montre que tu te gourres copieusement.
  • Oui effectivement P. J'ai pas du tout lu ce message. Mais est ce qu'avec la formule des loi conditionnelle on ne peut pas retomber sur le résultat ? Car certe la en lisant les étapes c'est pas compliquer mais penser à ces étapes avec notamment le symbole de Pochahammer ( que je n'ai jamais connu) sa ma l'air pas évident.
Connectez-vous ou Inscrivez-vous pour répondre.