le cours traite le calcul des probabilité via une introduction puis un rappel de mesure et intégration puis on abordera les vecteurs aléatoires et en fin la convergence des suites des variables aléatoires.
Le présent cours est destiné aux étudiants du Master GMA et AMA. Il consiste à étudier les
différents types de convergence des variables aléatoires réelles ainsi que les principales appli-
cations telles que la loi forte de grands nombres et le fameux théorème centrale limite (central
limite Théorème). Pour cela on est censé à bien étudier quelques notions fondamentales de
convergence des mesures.
Le présent polycopié comporte quatre chapitres qui sont structurés comme suit, le premier cha-
pitre présente quelques résultats préliminaires et outils nécessaires de mesure et d’intégration
qui seront utiles dans ce cours. Dans le chapitre 2, on étudie certaines notions fondamentales
de convergence des mesures. Le chapitre 3 s’intéresse à certains concepts importants en théo-
rie de la convergence des variables aléatoires, il s’agit de la convergence en loi, en probabilité,
convergence dans Lp et la fameuse loi des grands nombres ainsi que le théorème centrale limite.
Finalement, le chapitre 4 représente une introduction aux martingales à temps discrètes.
3
, Chapitre 1
Rappels de mesure et d’intégration
Dans ce premier chapitre on rappelle quelques résultats principaux outils nécessaires de la
théorie de mesure et d’intégration qui seront utilisés dans les chapitres suivants.
1.1 Espaces mesurables
Soit Ω un ensemble pourrait être R, Rd , un espace métrique ou un espace topologique, P (Ω)
désigne l’ensemble de toutes les parties de Ω.
Soit F ⊂ P (Ω), on dit que F une algèbre (respectivement Tribu) si Ω ∈ F et F est stable par
passage au complémentaire et par réunion et intersection finie (respectivement dénombrable).
Le couple (Ω, F ) avec F tribu sur Ω s’appelle espace mesurable. Les éléments de F sont appelés
ensembles mesurables.
Pour construire des tribus intéressantes sur Ω, on utilise le résultat suivant
Lemme 1.1.
∩
Soit (Fi )i∈I une famille quelconque de tribus sur Ω. Alors Fi est une tribu sur Ω.
i∈I
Définition 1.2.
i- Soit C ⊂ P (Ω), la tribu engendrée par C notée σ (C), c’est la plus petite tribu sur Ω contenant
∩
C : σ (C) = F ; F tribu sur Ω.
C⊂F
ii- Un sous ensemble M de P (Ω) est une classe monotone si
a- Ω ∈ M.
b- Si A et B ∈ M et B ⊂ A Alors B \ A ∈ M.
4
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