Module de Probabilités - ENS
TD 4 : Convergences stochastiques
Exercice 1 Échauffement
Soit (Xn)nNune suite de variables aléatoires indépendantes. Montrer que :
Xn
p.s.
0⇒ ∀e>0,
n0
P(|Xn|>e)<+
Exercice 2 Comparer les différentes notions de convergence
Soit (Xn)nNune suite de variables aléatoires réelles indépendantes. La loi de Xnest
donnée par : P(Xn=0) = 1pnet P(Xn=xn) = pnoù 0 <pn<1 et xn1.
2.1.Caractériser la convergence presque sûre de Xnvers 0 à l’aide de la convergence d’un
série bien choisie. Caractériser la convergence dans Lp(resp. en probabilité) de Xnvers 0
en terme de convergence d’une suite de réels.
2.2.Soit pn=2net xn=2n. A-t-on Xn
p.s.
0 ? XnL1
0 ?
2.3.Soit pn=n1et xn=1. Soit p1. A-t-on XnLp
0 ? Xn
p.s.
0 ? Xn
P
0 ?
2.4.Soit pn=n2et xn=n. A-t-on XnL1
0 ? XnL2
0 ?
2.5.Compléter par des symboles =le diagramme suivant :
convergence Lpconvergence en probabilité convergence p.s.
convergence en loi
Exercice 3
Soit (Xn)nNune suite de variables aléatoires indépendantes de loi E(λ).
3.1.Montrer que
max
1knXk
ln n
P
1
λ
3.2.Démontrer que la suite de terme général max1knXkln n
λconverge en loi vers
une limite à déterminer.
1
MIT 1 Module de Probabilités - ENS TD 4
Exercice 4
Soit (Xn)nNune suite de variables aléatoires réelles.
4.1.Montrer que si Xn
P
Xalors E(min(|XnX|, 1))
n+0.
4.2.Montrer que si E(min(|XnX|, 1))
n+0 alors Xn
P
X.
Exercice 5 Ruine du joueur
Un joueur joue à pile ou face avec une pièce équilibrée. Il perd 1 euro à chaque pile, et
gagne 1 euro à chaque face. Le jeu est terminé lorsqu’il a gagné la fortune de son adver-
saire, soit beuros, ou bien lorsqu’il a perdu sa fortune, soit aeuros.
5.1.Modéliser ce jeu : gain Gnà la partie n, et nombre Tde parties jouées.
5.2.Montrer que le jeu s’arrête.
5.3.Quelle est la probabilité que le joueur gagne ? Appliquer l’identité de Wald à la variable
aléatoire Sn=inf(T,n), puis faire tendre n vers l’infini.
Exercice 6 Théorème de Weierstrass
En utilisant la loi des grands nombres, montrer que si f:[0, 1]Rest continue, alors
lim
nsup
x[0,1]
n
k=0
fk
nCk
nxk(1x)nkf(x)
=0.
Exercice 7
Soit (Xn)nNune suite de variables aléatoires qui converge en probabilités vers Xet vers
Y. Montrer que X=Ypresque sûrement.
Exercice 8
Soit (en)nNune suite de réels positifs telle que n0en<+. Supposons que
n0P(|Xn+1Xn|>en)<+. Montrer que (Xn)nNconverge presque sûrement.
Exercice 9
Soit (Xn)nNune suite de variables aléatoires convergeant en probabilité vers X. Montrer
qu’il existe une sous-suite (Xnr)rNqui converge presque sûrement vers X.
Exercice 10
Soit (Xn)nNune suite de variables aléatoires indépendantes identiquement distribuées
telle que E(|X1|)<+. Montrer que :
Xn
n
p.s.
0
Exercice 11
Soit (Xn)n1une suite de variables aléatoires indépendantes et de même loi U[0, 1]. Mon-
trer que
max
i=1,··· ,nXi
p.s.
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