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Séance de cours

Variables aléatoires : espérance et indépendance

Dans cours

COM-302: Principles of digital communications

This course is on the foundations of digital communication. The focus is on the transmission problem (rather than being on source coding). ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de variables aléatoires, d'attente et d'indépendance. Emre Telatar explique comment calculer les attentes, la fonction de distribution cumulative et la notion d'indépendance entre les variables aléatoires.

Enseignant·e

Emre Telatar

I. Emre Telatar received the B.Sc. degree in electrical engineering from the Middle East Technical University, Ankara, Turkey, in 1986. He received the S.M. and Ph.D. degrees in electrical engineering and computer science from the Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, in 1988 and 1992 respectively. In 1992, he joined the Communications Analysis Research Department at AT&T Bell Laboratories (later Lucent Technologies), Murray Hill, NJ. He has been at the EPFL since 2000. Emre Telatar was the recipient of the IEEE Information Theory Society Paper Award in 2001. He was a program co-chair for the IEEE International Symposium on Information Theory in 2002, and associate editor for Shannon Theory for the IEEE Information Theory Transactions from 2001 to 2004. He was awarded the EPFL Agepoly teaching prize in 2005. Emre Telatar's research interests are in communication and information theories.

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Variable aléatoire

vignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.

Probabilité

vignette|Quatre dés à six faces de quatre couleurs différentes. Les six faces possibles sont visibles. Le terme probabilité possède plusieurs sens : venu historiquement du latin probabilitas, il désigne l'opposé du concept de certitude ; il est également une évaluation du caractère probable d'un événement, c'est-à-dire qu'une valeur permet de représenter son degré de certitude ; récemment, la probabilité est devenue une science mathématique et est appelée théorie des probabilités ou plus simplement probabilités ; enfin une doctrine porte également le nom de probabilisme.

Loi de probabilité

thumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.

Théorie des probabilités

La théorie des probabilités en mathématiques est l'étude des phénomènes caractérisés par le hasard et l'incertitude. Elle forme avec la statistique les deux sciences du hasard qui sont partie intégrante des mathématiques. Les débuts de l'étude des probabilités correspondent aux premières observations du hasard dans les jeux ou dans les phénomènes climatiques par exemple. Bien que le calcul de probabilités sur des questions liées au hasard existe depuis longtemps, la formalisation mathématique n'est que récente.

Convergence de variables aléatoires

Dans la théorie des probabilités, il existe différentes notions de convergence de variables aléatoires. La convergence (dans un des sens décrits ci-dessous) de suites de variables aléatoires est un concept important de la théorie des probabilités utilisé notamment en statistique et dans l'étude des processus stochastiques. Par exemple, la moyenne de n variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées converge presque sûrement vers l'espérance commune de ces variables aléatoires (si celle-ci existe).

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Théorie de la probabilité : Solutions à moyen terme

Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.

Densité conditionnelle et espérance

Couvre la densité conditionnelle, l'indépendance des variables aléatoires, les attentes et le calcul de la variance.

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Variable aléatoire

Probabilité

Loi de probabilité

Théorie des probabilités

Convergence de variables aléatoires

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