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+======Variables aléatoires ======
+Une //variable aléatoire// est une fonction définie sur l'ensemble des éventualités, c'est-à-dire l'ensemble des résultats possibles d'une expérience aléatoire.
+Une //variable aléatoire//  est souvent à valeurs réelles (gain d'un joueur dans un jeu de hasard, durée de vie) et on parle alors de variable aléatoire réelle : $\ \scriptstyle X\ :\ \omega\ \mapsto\ X(\omega)\in\R$. La //variable aléatoire// peut aussi associer à chaque éventualité un vecteur de $\scriptstyle \R^n$ ou $\scriptstyle \C^n$, et on parle alors de vecteur aléatoire : $\ \scriptstyle\ X\ :\ \omega\ \mapsto\ X(\omega)\in\R^n$ ou $\scriptstyle\ X\ :\ \omega\ \mapsto\ X(\omega)\in \C^n$. La //variable aléatoire// peut encore associer à chaque éventualité une valeur qualitative (couleurs, Pile ou Face), ou même une fonction (p.e.  une fonction de $\ \scriptstyle C(\mathbb{R}_+,\mathbb{R}^d)$), et on parlera alors de processus stochastique.
+Ce furent les jeux de hasard qui amenèrent à concevoir les //variables aléatoires//, en associant à une éventualité (résultat du lancer d'un dé, d'un tirage à pile ou face, d'une roulette, ...) un gain. Cette association éventualité-gain a donné lieu par la suite à la conception d'une fonction de portée plus générale. Le développement des variables aléatoires est associé à la théorie de la mesure.\\
+Soient $\ \scriptstyle (\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ un espace probabilisé et $\ \scriptstyle (E, \mathcal{E})$ un espace mesurable. On appelle variable aléatoire de $\ \scriptstyle\Omega$ vers $\ \scriptstyle E$, toute fonction mesurable  $\ \scriptstyle X\ $ de $\ \scriptstyle\Omega$ vers $\ \scriptstyle E$.
+Cette condition de mesurabilité de $\ \scriptstyle X$  assure que l'image réciproque par $\ \scriptstyle X$ de tout élément $\ \scriptstyle B$  de la tribu (mathématiques)|tribu  $\ \scriptstyle \mathcal{E}$ possède une probabilité et permet ainsi de définir, sur $\ \scriptstyle (E, \mathcal{E})$, une mesure de probabilité, notée $\ \scriptstyle \mathbb{P}_X$, par
+:$\mathbb{P}_X(B) = \mathbb{P}\left(X^{-1}(B)\right) = \mathbb{P}\left(X\in B\right).$
+La mesure $\ \scriptstyle \mathbb{P}_X$ est l'image, par l'application $\ \scriptstyle X\ $, de la probabilité $\ \scriptstyle \mathbb{P}$  définie sur $\ \scriptstyle (\Omega, \mathcal{F})$.
+{{cours:probabilites:theoreme|Définition| La probabilité $\ \scriptstyle \mathbb{P}_X$ est appelée loi de probabilité de la variable aléatoire $\ \scriptstyle X\ $.}}
+===== Exemples =====
+Dans la suite, $\ \scriptstyle \mathcal{B}(E)$  désigne la tribu borélienne de l'espace topologique  $\ \scriptstyle E$.
+  * Lorsque $\ \scriptstyle (E, \mathcal{E})=(\mathbb{R},\mathcal{B}(\mathbb{R}))$, on dit que $\ \scriptstyle X$ est une variable aléatoire réelle.
+  * Lorsque, pour un entier  $\ \scriptstyle d\ge 1$, $\ \scriptstyle (E, \mathcal{E})=(\mathbb{R}^d,\mathcal{B}(\mathbb{R}^d))$, on dit que $\ \scriptstyle X$ est un vecteur aléatoire.
+  * Lorsqu'il existe un ensemble fini ou dénombrable $\ \scriptstyle S\subset E$ tel que $\ \scriptstyle \mathbb{P}(X\in S)=1$, on dit que $\ \scriptstyle X$ est une variable discrète. Par exemple, le choix $\ \scriptstyle (S,E)=(\mathbb{N},\mathbb{R})$ permet de voir les variables  aléatoires suivant la loi de Poisson ou la loi binomiale comme des variable aléatoire réelle|variables aléatoires réelles.
+  * Le mouvement brownien $\ \scriptstyle B=(B(t))_{t\ge 0}$, qui modélise la trajectoire de certaines particules dans l'espace, peut être vu comme une variable aléatoire   $\ \scriptstyle B$ à valeurs dans l'espace  $\ \scriptstyle E=C(\mathbb{R}_+,\mathbb{R}^3)$ des fonctions continues de $\ \scriptstyle \mathbb{R}_+$ dans $\ \scriptstyle \mathbb{R}^3$ muni de la topologie de la convergence uniforme sur tout compact, et de la tribu borélienne correspondante. Pour chaque $\ \scriptstyle t\ge 0$, $\ \scriptstyle B(t)$, qui représente la position de la particule à l'instant $\ \scriptstyle t$, est une variable aléatoire réelle dont la loi est loi normale|gaussienne. Ainsi $\ \scriptstyle B$ peut aussi être vu comme une famille (mathématiques)|famille de variable aléatoire réelle|variables aléatoires réelles.