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Probabilité et événements contraires

Posté par Eos (invité) 23-08-06 à 12:43

Bonjour tout le monde,

Voilà, j'ai un petit soucis avec mon exo de proba. J'arrive pas à établir une égalité puis une inégalité

Voilà le sujet:

"On sait que pour tout x réel, on a : 1-x \le e^x(1)

On considère dans cette question une suite (A_i)_{i\ge1} d'événements indépendants. on suppose que la série de terme général P(A_i) diverge. Soit k fixé dans \mathbb{N}*. pour n \ge k on note C_n = \Bigcup_{i=k}^n A_i
J'ai prouvé que \lim_{n\to +\infty} \Bigsum_{i=k}^n P(A_i)=+\infty

Montrer que P(C_n)=1-\Bigprod_{i=k}^n P(/Ai) (en comprenant /Ai comme l'événement contraire de Ai, donc Ai "barre")

Or, je ne sais pas si le contraire d'un événement indépendant est indépendant. Apparement oui (si c'est le cas, l'égalité se trouve tout de suite), mais n'en étant pas sûr de tout, je préfère avoir votre avis.

En utilisant le (1), montrer que P(Cn) \ge 1 - exp(-\Bigsum_{i=k}^n P(A_i))

Voilà.

Merci d'avance.

Bonne journée.

Eos

Posté par
kaiser Moderateur
re : Probabilité et événements contraires 23-08-06 à 12:46

Bonjour Eos

Citation :
Or, je ne sais pas si le contraire d'un événement indépendant est indépendant.


Désolé, je ne comprends pas.

Kaiser

Posté par Eos (invité)re : Probabilité et événements contraires 23-08-06 à 12:54

Bonjour Kaiser,

Oui, je m'aperçois que c'est moins clair que je le pensais!

On sait que (A_i)_{i\ge1} sont des événements indépendants.

D'où P(A1\capA2)=P(A1)xP(A2)

Mais ce que je ne sais pas c'est si P(/A1\cap/A2)=P(/A1)xP(/A2) puisque rien n'est dit sur l'indépendance des contraires de (A_i)_{i\ge1}

Posté par
kaiser Moderateur
re : Probabilité et événements contraires 23-08-06 à 13:09

Pour le cas de 2 événements, je crois que ceci est vérifié.
En effet, il suffit de remarquer que \Large{\bar{A_{1}}\bigcap \bar{A_{2}}=\bar{A_{1}\bigcup A_{2}}} et donc \Large{\mathbb{P}(\bar{A_{1}}\bigcap \bar{A_{2}})=1-\mathbb{P}(A_{1}\bigcup A_{2})=1-(\mathbb{P}(A_{1})+\mathbb{P}(A_{2})-\mathbb{P}(A_{1}\bigcap A_{2}))} et on vérifie que ça vaut \Large{\mathbb{P}(\bar{A_{1}})\mathbb{P}(\bar{A_{2}})}.

Pour n événements, je pense que ça marche de la même manière (modulo une récurrence).

Kaiser



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