Fonction de répartition
Bonjour
Pouvez-vous me dire si c'est correct ?
Soit F fdr fonction de répartition de X i.e
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...
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>5J'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
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$X\sim \frac{1}{7}(\delta_1+3\delta_3+2\delta_4+\delta_5).$ Ce que tu as ecrit est correct.
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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.
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Yes.
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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.
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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.
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Bonjour!
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