Espérance et variance des lois à densité

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I. Définitions

Soit XX une variable aléatoire qui suit une loi de densité ff sur un intervalle II.

L’espérance de XX est : E(X)=Ixf(x)dx\displaystyle \mathbb{E}(X) = \int_I x f(x)\,\text{d}x

La variance de XX est : Var(X)=I(xE(X))2f(x)dx\displaystyle \text{Var}(X) = \int_I (x - \mathbb{E}(X))^2 f(x)\,\text{d}x

Remarque :
La variance peut aussi se calculer à l’aide de la formule de Koenig-Huygens :

Var(X)=Ix2f(x)dx(E(X))2\displaystyle \text{Var}(X) = \int_I x^2 f(x)\,\text{d}x - \left( \mathbb{E}(X) \right)^2

II. Exemple

Si XX suit la loi de densité f:x2xf : x \mapsto 2x sur [0;1][0 ; 1], alors :

E(X)=01x×2xdx=012x2dx=[2x33]01=2×1332×033=23\displaystyle \mathbb{E}(X) = \int_0^1 x \times 2x\,\text{d}x = \int_0^1 2x^2\,\text{d}x = \left[ \dfrac{2x^3}{3} \right]_0^1 = 2 \times \dfrac{1^3}{3} - 2 \times \dfrac{0^3}{3} = \dfrac{2}{3}

Et donc : Var(X)=01(x23)2×2xdx\displaystyle \text{Var}(X) = \int_0^1 \left(x - \dfrac{2}{3} \right)^2 \times 2x\,\text{d}x

On développe l'expression : (x23)2=x243x+49\left(x - \dfrac{2}{3} \right)^2 = x^2 - \dfrac{4}{3}x + \dfrac{4}{9}

Donc :

Var(X)=01(x243x+49)×2xdx=01(2x383x2+89x)dx\displaystyle \text{Var}(X) = \int_0^1 \left(x^2 - \dfrac{4}{3}x + \dfrac{4}{9} \right) \times 2x\,\text{d}x = \int_0^1 \left(2x^3 - \dfrac{8}{3}x^2 + \dfrac{8}{9}x \right)\,\text{d}x

Soit :

Var(X)=[x428x39+4x29]01\displaystyle \text{Var}(X) = \left[ \dfrac{x^4}{2} - \dfrac{8x^3}{9} + \dfrac{4x^2}{9} \right]_0^1

On calcule : Var(X)=1289+490=118\text{Var}(X) = \dfrac{1}{2} - \dfrac{8}{9} + \dfrac{4}{9} - 0 = \dfrac{1}{18}