up:: [[mesure de probabilité]] #s/maths/intégration #s/maths/probabilités > [!definition] Définition > Soit $\mu$ une [[mesure de probabilité]] sur $\mathbb{R}$ > On lui associe sa **fonction de répartition** : > $\begin{align} F : \mathbb{R} &\to [0; 1] \\ t &\mapsto F(t) = \mu(]-\infty; t]) \end{align}$ ^definition # Propriétés # Exemples ## Exemple 1 Soit $\mu = \frac{3}{4}\delta _{1} + \frac{1}{4}\delta _{0}$ Sa fonction de répartition est : $F(t) = \begin{cases} 0 \text{ si } t < 0\\ \frac{1}{4} \text{ si } t \in [0; 1[ \\ 1 \text{ si } t \geq 1 \end{cases}$ ![[fonction de répartition d'une mesure de probabilités 2024-11-20 15.00.13.excalidraw|500]] ## Exemple 2 Soit $\mu$ une mesure de densité $f(x) = 2e^{ -2x }\mathbb{1}_{\mathbb{R}^{+}}(x)$ par rapport à $\lambda$ - i $\mu(\mathbb{R}) = \int_{\mathbb{R}} 1 \, \mu(dx) = \int_{\mathbb{R}} f(x) \, dx = \int_{0}^{+\infty} 2e^{ -2x } \, dx = 1$ donc $\mu$ est bien une mesure de probabilités On cherche $F$ la fonction de répartition de la mesure $\mu$. Soit $t \in \mathbb{R}$ $$\begin{align} F(t) &= \mu(]-\infty; t]) \\ &= \int_{\mathbb{R}} \mathbb{1}_{]-\infty; t]}(x) f(x) \, dx \\ &= \int_{\mathbb{R}} \mathbb{1}_{]-\infty; t]}(x)\mathbb{1}_{\mathbb{R}^{+}}(x) 2e^{ -2x } \, dx \\ &= \begin{cases} 0 \text{ si } t < 0 \\ \int_{0}^{t} 2e^{ -2t } \, dt \text{ si } t \geq 0\end{cases} \\ &= \begin{cases} 0 \text{ si } t < 0 \\ 1 - e^{ -2t } \text{ si } t \geq 0 \end{cases} \end{align}$$ ![[fonction de répartition d'une mesure de probabilités 2024-11-20 15.21.29.excalidraw|500]]