L'espérance d'une variable aléatoire E(X) correspond à la moyenne des valeurs possibles de X pondérées par les probabilités associées à ces valeurs. C'est un paramètre de position qui correspond au moment d'ordre 1 de la variable aléatoire X. C'est l'équivalent de la moyenne arithmétique ˉX.
lorsque X suit une loi de probabilité "connue" (comme la loi binomiale par exemple), on dispose de formules. Par exemple, si X suit la loi binomiale de paramètres n et p alors l'espérance de X est E(X)=n×p.
L'espérance sert donc à prévoir la valeur moyenne obtenue pour la variable que l'on mesure si l'expérience est renouvelée un très grand nombre de fois. Elle sert par exemple, en théorie des jeux, à prévoir la somme moyenne que chaque joueur va remporter.
en probabilité, on définit de même la variance de la variable aléatoire X, que l'on note V(X), et l'écart-type σ(X) : la variance est égale à la moyenne des carrés des écarts à l'espérance. Dans ce calcul, on pondère la moyenne par les probabilités (comme on le fait pour le calcul de l'espérance).
L'espérance est donc la moyenne que l'on peut espérer si l'on répète l'expérience un grand nombre de fois. - La variance (respectivement l'écart-type) est la variance (respectivement l'écart- type) de la série des xi pondérés par les probabilités pi.
L'écart-type est utile quand on compare la dispersion de deux ensembles de données de taille semblable qui ont approximativement la même moyenne. L'étalement des valeurs autour de la moyenne est moins important dans le cas d'un ensemble de données dont l'écart-type est plus petit.
Une variance est toujours positive. La valeur d'une variance ne peut être interprétée que par comparaison à la valeur d'une norme ou d'une autre variance. Si une variance est nulle, cela veut dire que toutes les observations sont égales à la moyenne, ce qui implique qu'il n'y a aucune variation de celles-ci.
Sentiment de confiance en l'avenir, qui porte à attendre avec confiance la réalisation de ce qu'on désire ; espoir : Vivre dans l'espérance. L'espérance d'un bel avenir.
Un écart type important indique que les données sont dispersées autour de la moyenne. Cela signifie qu'il y a beaucoup de variances dans les données observées. À l'inverse, plus les valeurs sont regroupées autour de la moyenne, plus l'écart type est faible.
Calculer et interpréter E(X) dans une loi binomialeMéthode
Lorsque la variable aléatoire X suit une loi binomiale de paramètres n et p, alors l'espérance E(X)=np correspond à la valeur que prend X en moyenne. On appelle X la variable aléatoire donnant le nombre de boules blanches tirées dans une urne.
Définition 0.1 Une variable aléatoire X est une fonction de l'ensemble fondamental Ω à valeurs dans R, X : Ω → R. Lorsque la variable X ne prend que des valeurs discrètes, on parle de variable aléatoire discrète.
On dit qu'une variable aléatoire X est centrée (ou que sa loi est centrée) si son espérance est nulle : E ( X ) = 0. On dit que l'on centre une variable aléatoire X quand on lui ôte sa moyenne : X - E ( X ) est une variable centrée. Si X n'est pas constante, est une variable centrée réduite.
L'espérance mathématique est une valeur numérique permettant de mesurer le degré d'équité d'un jeu de hasard. Elle est égale à la somme des gains (et des pertes) pondérés par la probabilité du gain (ou de la perte).
L'espérance est croissante : si P(X ≤ Y )=1 alors E[X] ≤ E[Y ] et, dans ce cas, E[X] = E[Y ] si et seulement si P(X = Y )=1. On déduit de cette proposition que si X est une v.a.r. positive, P(X ≥ 0) = 1, alors E[X] ≥ 0. Signalons que si, pour tout ω ∈ Ω, X(ω) ≤ Y (ω) alors P(X ≤ Y )=1.
Action de se décourager*; résultat de cette action. Perte de courage.
L'ancre symbolisait l'espérance mais aussi la fermeté dans la foi, la conscience, la pauvreté et les tribulations et le salut. Une signification est donnée dans l'Épître aux Hébreux (6:19) : « Nous avons cette espérance comme une ancre pour l'âme, ferme et sûre ».
Définition 1.6 • L'espérance du couple (X, Y ) est définie si X et Y sont intégrables et on a alors : E(X, Y )=(E(X),E(Y )). cov(X, Y ) = E(XY ) − E(X)E(Y ) = E[(X − E(X))(Y − E(Y ))].
Une valeur d'écart type élevée indique que les données sont dispersées. D'une manière générale, pour une loi normale, environ 68 % des valeurs se situent dans un écart type de la moyenne, 95 % des valeurs se situent dans deux écarts types et 99,7 % des valeurs se situent dans trois écarts types.
L'écart-type sert à mesurer la dispersion, ou l'étalement, d'un ensemble de valeurs autour de leur moyenne. Plus l'écart-type est faible, plus la population est homogène.
L'écart-type est une mesure la dispersion d'une série statistique autour de sa moyenne. Plus la distribution est dispersée c'est-à-dire moins les valeurs sont concentrées autour de la moyenne, plus l'écart-type sera élevé.
La variance est utilisée dans le domaine de la statistique et de la probabilité en tant que mesure servant à caractériser la dispersion d'une distribution ou d'un échantillon. Il est possible de l'interpréter comme la dispersion des valeurs par rapport à la moyenne.
Cette formule s'énonce ainsi : la variance est égale à l'espérance du carré de X moins le carré de l'espérance de X.
L'incertitude-type donne un regard critique sur une série de mesures. On définit avec elle des conventions d'écriture, elle permet d'établir un intervalle de confiance. L'écart relatif permet de comparer le résultat de la mesure obtenu à une valeur attendue.