Première · CH 09ProbasSpécialité 2026-2027
Variables aléatoires
📂 Section 4 — Probabilités
Définition, loi de probabilité, espérance E(X), variance V(X), écart-type σ(X), loi uniforme.
📊 4 définitions & théorèmes·📝 3 exercices·⏱ ~4h
Légende :ThéorèmeDéfinitionFormule cléPropriétéMéthode
📐 Cours officiel — Définitions & Théorèmes
Variable aléatoire
DéfinitionUne variable aléatoire X est une fonction qui associe à chaque issue ω de l'univers Ω un nombre réel X(ω).
L'ensemble des valeurs prises par X est {x₁, x₂, …, xₙ}.
La loi de probabilité de X est le tableau :
| X | x₁ | x₂ | … | xₙ |
|-----|-----|-----|---|-----|
| P | p₁ | p₂ | … | pₙ |
Avec Σpᵢ = 1 (la somme des probabilités vaut 1).
Espérance mathématique
Formule cléE(X) = Σ xᵢ × pᵢ = x₁p₁ + x₂p₂ + … + xₙpₙ
Interprétation : valeur moyenne de X sur un grand nombre d'expériences (loi des grands nombres).
Propriétés linéaires : E(aX + b) = a×E(X) + b ; E(X + Y) = E(X) + E(Y).
Variance et écart-type
Formule cléVariance : V(X) = E[(X − E(X))²] = E(X²) − [E(X)]²
Avec E(X²) = Σ xᵢ² × pᵢ
Écart-type : σ(X) = √V(X)
Interprétation : plus σ est grand, plus les valeurs de X sont dispersées autour de la moyenne.
Propriété : V(aX + b) = a² × V(X).
Loi uniforme sur {1, 2, …, n}
DéfinitionX suit la loi uniforme sur {1, 2, …, n} si chaque valeur a la même probabilité 1/n :
P(X = k) = 1/n pour k ∈ {1, 2, …, n}
Espérance : E(X) = (n + 1) / 2
Variance : V(X) = (n² − 1) / 12
Exemple : lancer d'un dé équilibré à 6 faces → E(X) = 7/2 = 3,5.