Lemme de regroupement
En théorie des probabilités et en théorie de la mesure, le lemme de regroupement[1], également appelé lemme des coalitions[2] ou indépendance par paquets[3], est un résultat portant sur l'indépendance de variables aléatoires ou plus généralement de tribus.
Le lemme de regroupement est d'usage constant en probabilités. Citons quelques exemples :
- l'inégalité de Kolmogorov ;
- la propriété de Markov pour les processus de Galton-Watson ;
- le principe de Maurey, ou méthode des différences bornées.
Énoncé pour les variables aléatoires
[modifier | modifier le code]Soit un entier, soient des variables aléatoires mutuellement indépendantes toutes définies sur un même espace de probabilité, soit et soient et deux fonctions mesurables. Alors les variables aléatoires et sont indépendantes.
On a ici considéré deux « groupes » (ou « coalitions », ou « paquets ») et de variables aléatoires, d'où le nom lemme de regroupement (ou lemme des coalitions, ou indépendance par paquets).
Cela se généralise à un nombre quelconque de coalitions : par exemple si sont indépendantes, alors , et sont indépendantes.
Un autre exemple notamment utile pour l'étude de sommes de variables aléatoires : si sont mutuellement indépendantes, alors et sont indépendantes.
Énoncé pour les tribus
[modifier | modifier le code]Soit un entier, soient des tribus mutuellement indépendantes toutes incluses dans une même tribu et soit . Alors la tribu engendrée par et la tribu engendrée par sont indépendantes.
On peut généraliser cela : soit une famille de tribus mutuellement indépendantes toutes incluses dans une même tribu et soit une partition de . Posons, pour tout , la tribu engendrée par les pour . Alors les pour sont mutuellement indépendantes.
Références
[modifier | modifier le code]- Bernhard Elsner, Voyage au pays des probas : Cours et exercices corrigés, Ellipses, (ISBN 9782340054868)
- Walter Appel, Probabilités pour les non-probabilistes, H&K, (ISBN 978-2-35141-326-5)
- Francesco Caravenna, Paolo Dai Pra et Quentin Berger, Introduction aux probabilités : Modèles et applications, Dunod, (ISBN 9782100833689)