Fonctions caractéristiques et moments
Soit $X$ une variable aléatoire réelle. On note $\varphi_X$ sa fonction caractéristique. \r\rSi $X$ admet un moment d'ordre $n$, $\varphi_X$ est $C^n$ et pour tout $k \in [1, n]$ , on a pour tout $t \in \mathbb{R}$, $\varphi_X^{(k)}(t) = i^k \int_{\Omega} X^k \exp(itX) dP$. En particulier $\varphi_X^{(k)}(0) = i^k E[X^k]$. \r\rSi $\varphi_X$ est $k$ fois dérivable en $0$, avec $k \ge 2$, alors $X$ admet des moments jusqu'à l'ordre $2 E(k/2)$ ,où $E(k/2)$ est la partie entière, données par $\mathbb{E} [X^j] = (-1)^j \varphi_X^{(j)} (0)$.
| Qualité | Numéro | Titre |
|---|---|---|
| 5 | 260 | Espérance, variance et moments d’une variable aléatoire.2019 |
| 5 | 218 | Formules de Taylor. Exemples et applications.2025 |
| 5 | 228 | Continuité, dérivabilité des fonctions réelles d’une variable réelle. Exemples et applications.2025 |
| 5 | 261 | Loi d’une variable aléatoire: caractérisations, exemples, applications.2025 |
| 2 | 239 | Fonctions définies par une intégrale dépendant d’un paramètre. Exemples et applications.2025 |
Utilisateur : Méthivier
Je fais la preuve classique du Ouvrard et j'enchaîne sur le TCL (en supposant Paul Lévy). La version n'a pas grand chose d'originale si ce n'est pour la partie TCL où je passe par le log complexe, ce que beaucoup de gens semblent ne pas faire. Attention aux coquilles
Références :
Probabilités - Barbe-Ledoux
Probabilités 2 - Ouvrard
Utilisateur : Gayral
Références :
Probabilités 2 - Ouvrard
Utilisateur : Mathieu Dutour
Références :
Probabilités 2 - Ouvrard
Utilisateur : Victor
Références :
Probabilités 2 - Ouvrard