Événements indépendants arrangés

Bonjour,
Soient $X_1,X_2,\dots$ des v.a. indépendantes ayant toutes la même loi.
Supposons que la fonction de répartition de cette loi soit continue.
Définissons $A_1:=\Omega$ et $A_k:=\{\max_{j<k}X_j<X_k\}$ pour $k\geq 2$.
  1. Montrer que $X_i\neq X_j$ presque sûrement $\forall i\neq j$.
    En déduire que pour chaque $n\in \mathbb N^*$, il existe presque sûrement une permutation aléatoire $\pi_n$ de $\{1,\dots ,n\}$ telle que $X_{\pi_n(1)}<X_{\pi_n(2)}<\dots <X_{\pi_n(n)}$.
    Montrer que $\pi_n$ est uniforméement distribuée sur $\mathfrak S_n$.
  2. Montrer que $\mathbb P(A_k)=\frac{1}{k}$ et $A_1,A_2,\dots$ sont indépendants.
Je bloque pour la deuxième partie de cette question. Je vous mets en pièce jointe le corrigé, avec en encadré rouge là où il y a à mon avis déjà un problème.

En effet, dans cette deuxième partie on commence d'abord par chercher $\mathbb P(A_k)$. On a
$$\begin{align*}
A_k &=\{\max_{j<k}X_j<X_k\} \\
&=\{\omega\in \Omega:\max_{j<k}X_j(\omega)<X_k(\omega)\} \\
&=\{\omega\in \Omega:X_j(\omega)<X_k(\omega)\quad \forall j<k\} \\
&=\{\omega\in \Omega: X_{\pi_k(\omega)(1)}(\omega)<X_{\pi_k(\omega)(2)}(\omega)<\dots <X_{\pi_k(\omega)(k-1)}(\omega)<X_{\pi_k(\omega)(k)}(\omega)\quad \text{pour }\pi_k\text{ perm-aleatoire de }S_k\text{ t.q. }\pi_k(\omega)(k)=k\} \\
&=\{X_{\pi_k(1)}<\dots <X_{\pi_k(k-1)}<X_{\pi_k(k)},\; \pi_k\in S_k,\; \pi_k(k)=k\} \\
&= \{\pi_k\in B_k\},
\end{align*}
$$ où je définis moi $B_k:=\{\sigma\in S_k:X_{\sigma(1)}<\dots <X_{\sigma(k-1)}<X_{\sigma(k)},\; \sigma(k)=k\}$

Ici on a le fait que notre variable aléatoire $\pi_k$ est à valeurs dans un espace discret ($S_k$) et que par le point (i) $\pi_k$ est uniformément distribuée sur $\mathfrak S_k$, donc on a que $\mathbb P(\pi_k\in B_k)=\mathbb P_k(B_k)$ où $\mathbb P_k$ est la loi uniforme sur $(\mathfrak S_k,\mathcal P(\mathfrak S_k))$ (notation du corrigé).

En résumé on cherche juste la taille de $B_k$ mais on ne la connaît pas, et j'ai l'impression que mon corrigé fait une grossière erreur en considérant que $B_k$ correspond à $\mathfrak S_{k-1}$ tout entier !

Il y a aussi en plus de cela la partie encadrée en bleue que je ne comprends pas.
Merci pour votre aide.118204
118206

Réponses

  • Si $M_k$ est le numéro $i$ de la variable $X_i$ telle que $X_i = \max \{X_j\mid j\le k\}$, ou autrement dit $X_{M_k} = \max (X_1,\dots,X_k)$, alors $M_k$ est uniforme sur $1,k$.

    Or, $A_k = [M_k = k]$ : ça veut dire que $X_k$ bat le record depuis le début.
  • Maintenant $A_3 \cap A_5 \cap A_7 \subset A_7$. On a un record au 7ème tirage. Qu'est ce que ça nous apprend sur le classement des six premiers tirages ? Rien.

    Donc conditionnellement à $A_7$, l'événement $A_3 \cap A_5$ vient avec la même probabilité.

    On recommence : $A_3 \cap A_5 \subset A_5$ : on a un record au 5 ème tirage. Qu'est ce que ça nous apprend sur le classement des 4 premiers tirages ? Rien.

    Donc on a bien $P(A_3 \cap A_5 \cap A_7) = P(A_3) \times P(A_5) \times P(A_7)$, et généralisations.
  • Sur l'indépendance des records, le théorème 14 dans ce super texte d'Igor Kortchemski et Xavier Caruso.

    https://igor-kortchemski.perso.math.cnrs.fr/travaux/records-cycles-rms.pdf
  • Bonjour marsup et merci pour votre réponse.
    Le document que vous citez a l'air intéressant mais un peu trop long pour ce que j'ai besoin ; il passe par les permutations en tant qu' "introduction" et établit, je pense, mon exercice comme cas particulier de développements antérieurs, alors que mon exercice travaille directement avec ces permutations.

    Vous introduisez la variable aléatoire $M_k$ et en effet on peut faire cet exercice à l'aide de cette variable, mais mon exercice travaille avec la variable aléatoire $\pi_k$ à valeurs dans $\mathfrak S_n$, de telle sorte qu'avec le 1er point on remarque que $A_k=\{\pi_k\in B_k\},$ où $B_k$ est un sous-ensemble de $\mathfrak S_n$ (voir mon petit calcul en haut).

    J'aimerais pouvoir continuer pour établir le point (ii) par cette méthode si possible, c'est là que je bloque.
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