261 - Loi d’une variable aléatoire : caractérisations, exemples, applications. 2026
Rapport du jury 2024
Cette leçon concerne les diverses lois du programme, leurs interactions et leurs propriétés de stabilité, et appelle donc quelques illustrations concrètes et bien choisies de calculs de lois, dans un contexte de modélisation. Le théorème de transfert, qui calcule $E[f(X)]$ à l'aide de la loi de X, les vecteurs aléatoires à coordonnées indépendantes, ainsi que la caractérisation de la loi par la fonction de répartition, fonction génératrice ou caractéristique, sont au coeur de cette leçon. Les principales propriétés des fonctions de répartition et des fonctions caractéristiques des variables aléatoires réelles doivent être connues. Les candidates et candidats peuvent également aborder la convergence en loi en l'illustrant d'exemples et d'applications variés en probabilités et/ou en statistique (estimation par intervalle de confiance). Les candidates et candidats solides peuvent s'intéresser à la caractérisation de la loi par les moments, à des inégalités de concentration, aux vecteurs gaussiens, au théorème central limite dans $R^d$, aux chaînes de Markov, aux processus de Poisson.
Afficher les anciens rapports
Développements
Plans
Rajouter une version
Utilisateur : Xx_MasterPoulet13_xX
Plan réalisé à l'aide du site et des plans présentés dans ma classe.
Certaines parties sont parfois optionnelles et je ne prévoyais de les faire que si j'avais le temps le jour J.
Je tenais à mettre une partie sur les chaînes de Markov dans les leçons de proba dont le rapport en parle, mais ça prend beaucoup de place et j'ai pas réussi à trouver une référence qui me convenait totalement pour cette partie (le Chabanol est quand-même vraiment pas mal). Je sais pas trop si ça vaut le coup de parler de chaînes de Markov au final.'
Références :
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
De l'intégration aux probabilités
Mathématiques pour l'agrégation externe Probabilités
Utilisateur : Beluga
Mes plans sont très inspirés de Mr Syndrome( Mercii à lui !!)
Désolée pour les fautes s'il y en a.
bon courage :)'
Références :
Utilisateur : Chazaly
'
Références :
Mathématiques pour l'agrégation externe Probabilités
Analyse pour l'agrégation
Analyse complexe et applications
131 Développements pour l’oral
Utilisateur : LucasV
Je suis passé sur cette leçon lors de mon oral d'analyse, et mon plan ressemblait à ça.
En développement, je suis passé sur l'indécomposabilité de la loi de Poisson.
Attention aux très probables coquilles, et au fait que ce plan n'a pas été vérifié par une personne compétente !'
Références :
Utilisateur : Lilian&Thomas
Plan réalisée par Lilian.
On est restées dans les notions classiques sur cette leçon.
Ce plan a été vérifié par un professeur, mais gardez un esprit critique, surtout qu’il se peut qu’il y ait des typos.
N’hésitez pas à nous contacter si besoin ou à nous signaler s’il y a des erreurs.
Bon courage pour cette année.
Référence en plus : Jean François Delmas : Introduction au calcul des probabilités et à la statistique'
Références :
De l'intégration aux probabilités
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Probabilités 1\r
Probabilités 2\r
ORAUX X-ENS 6 (nouvelle édition)
Utilisateur : lemaire
Méta plan réalisé à l'aide de ce site et des plans réalisés en classe vérifié par un professeur.
'
Références :
De l'intégration aux probabilités
Probabilités 2\r
Mathématiques Tout-en-un pour la Licence 1
Utilisateur : Matteo
Je suis passé sur cette leçon durant l'année. Le plan a été validé par un professeur.
Au début de l'année, j'avais peur des probas. Je les aies énormément travaillé pendant l'année et ça a payé ! N'ayez pas peur des probas !!
Mes plans sont généralement inspirés de Mr_Syndrome, ma_tilde, Mathis Lemay et Ewna. Merci à eux.'
Références :
Probabilités 1\r
Probabilités 2\r
Mathématiques pour l'agrégation externe Probabilités
De l'intégration aux probabilités
Utilisateur : Julos
La plupart des mes plans sont inspirés de Ewna, Agentb0, Jouaucon, Abarrier et Marvin. Merci à eux. Attention aux coquilles ! Mes plans sont, en général, scannés juste après que j'ai finis de rédiger, bien sur quand je les ai relu j'ai trouvé des erreurs. Les références sont à la fin des plans.
(Plan semi détaillé)
Quand j'ai fait cette leçon je n'avais pas encore découvert le magnifique livre de Walter Appel - Probabilité pour les non probabilistes. Je pense qu'on peut faire cette leçon avec ce livre.'
Références :
Utilisateur : Théo L
Ce sont les grandes lignes de mon plan, non-vérifié par une personne compétente. Désolé pour l'écriture. Je me suis (beaucoup) inspiré de Tintin et Théo Ternier (J'ai eu l'agreg en partie grâce à eux, merci !).'
Références :
De l'intégration aux probabilités
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Probabilités pour les non-probabilistes
Utilisateur : JEAN Loïc
C'est dans les grandes lignes ce que j'ai fait le jour J. Ma partie sur les tests d'hypothèses et sur les intervalles de confiance était moins fournie car je manquais de place, mais je pense qu'il est bon d'avoir réfléchi aux items du document car ce sont des questions assez naturelles pour prolonger les premiers résultats de statistiques que l'on peut énoncer.
Je n'aurais pas parlé d'approximation de lois, mais je le mets là si ça vous intéresse. '
Références :
Mathématiques pour l'agrégation externe Probabilités
Statistique mathématique en action
Probabilités 2\r
Probabilités pour les non-probabilistes
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Utilisateur : Axel Bonneau
J'ai pas encore eu le temps de taper le plan en LateX, toutes mes excuses si c'est pas très lisible.
J'ai pas détaillé ce que je mettais dans chaque partie parce que c'était assez clair pour moi. Désolé parce que ça risque pas d'aider beaucoup. Etant en option A, il y a beaucoup de choses à raconter et je pense qu'avec ça les 3 pages sont déjà remplies. J'ai appelé le II.1 le théorème de transfert parce que je sais pas quel est le vrai nom de la méthode mais je fais référence à la méthode avec les fonctions tests.
J'utilise le Garet-Kurtzmann pour tout, le Rivoirard-Stoltz pour une application en stats du TCL et le El Amrani pour les conventions sur la transformée de Fourier.'
Références :
De l'intégration aux probabilités
Statistique mathématique en action
Analyse Complex
Utilisateur : Mr_Syndrome
Je suis assez content de mon plan, notamment la deuxième partie sur la caractérisation de la loi par différentes fonctions : cela permet de montrer des techniques qui sont utilisées en pratique pour déterminer la loi d'une variable aléatoire.
Mes plans sont en général inspirés de ceux de Matilde, Hugo, Mathis Lemay, Tintin, RMaurice et Ewna. Merci à elles/eux !
Mes plans sont personnels, ne prenez que ce que vous maitrisez : n'oubliez pas que le jour de l'oral, le jury peut vous interroger sur n'importe quel item de votre plan.
N'hésitez pas à me signaler s'il y a des erreurs.'
Références :
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Probabilités
De l'intégration aux probabilités
L'oral à l'agrégation de mathématiques - Une sélection de développements
Utilisateur : NicoRoad2Agreg
'
Références :
Probabilités pour les non-probabilistes
De l'intégration aux probabilités
Utilisateur : DaTiCo
Plans faits pendant l'année à 3. Pas toujours vérifiés ni forcément aboutis. N'étaient pas faits pour être partagés donc il y a des commentaires/remarques personnelles que vous ne comprendrez sûrement pas ! En espérant que le métaplan puisse tout de même aider ! '
Références :
Utilisateur : kureru
Méta-plan appris pour le jour J. Fait en juin 2024 et non validé par une personne compétente :
I. Loi d'une var
1) Généralités
2) Va discrètes
3) Va à densité
II. Caractérisation de la loi par des fonctions
1) Répartition
2) Génératrice
3) Caractéristique
III. Convergence en loi
1) Généralités
2) Va discrètes (DVT : loi binomiale loi de poisson)
3) Va à densité (DVT : suite de va)'
Références :
Utilisateur : Tintin
Pour cette leçon il faut refaire des exercices de calcul de lois avec une fonction h mesurable positive, avec les fonctions de répartition ou encore les fonctions caractéristiques.
N'hésitez pas à me contacter si vous constatez ce qui semble être une erreur (typographie, mathématique, etc).'
Références :
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Tout-en-un MP/MP*
Analyse pour l'agrégation
ORAUX X-ENS 6 (nouvelle édition)
Utilisateur : Mathis Lemay
Il y a de bonnes références pour les probabilités, le Chabanol par exemple, même s'il n'y a pas toutes les démonstrations.
La difficulté des leçons de probabilités est qu'elles se ressemblent toutes plus ou moins, mais il faut pour chacune d'elles orienter le plan de façon à insister sur la notion mentionnée par le titre.
Je conseillerais de refaire des exos de calcul de lois avec une fonction $h$ mesurable positive, avec les fonctions de répartition, ou les fonctions caractéristiques.
Ne pas oublier les fonctions génératrices ! A ce propos, le DEV 1 est dans le Queffelec-Queffelec mais les amis qui m'ont refilé le DEV avaient un peu remanié la démo, voir ma version du DEV si vous voulez.
Les vecteurs Gaussiens ne sont pas du tout obligatoires, mais j'aime bien cette notion donc j'en ai parlé.'
Références :
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Probabilités 2\r
Utilisateur : Théo Ternier
Voici un plan possible pour la leçon 261.
Mes plans sont très souvent inspirés de Ewna et Abarrier (merci à eux deux !)'
Références :
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Probabilités 2\r
Probabilités pour les non-probabilistes
Utilisateur : TC&WM
Retrouvez tous nos plans de leçons ainsi que les fichiers latex associés à nos leçons sur notre site : https://sites.google.com/view/tribalchiefandwiseman/home?authuser=0
Bonne preparation à vous !'
Références :
Utilisateur : Hugo
Je pense que préparer cette leçon assez tôt dans l'année est une bonne idée, surtout si vous n'êtes pas un spécialiste des probabilités comme moi.
Les références sont indiquées à la fin du plan. N'hésitez pas à me contacter pour me signaler toute erreur ou imprécision.'
Références :
Utilisateur : Demesmay
Possibilité d'avoir ma version complète manuscrite en me contactant par mail.'
Références :
Utilisateur : Agent B0
'
Références :
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Probabilités
Analyse Complex
Analyse pour l'agrégation
Utilisateur : RMaurice
Voici mes plans de leçons que j'ai réalisé en format complet.
Si cela peut aider des gens, avec plaisir !
Tout mes plans de leçons sont inspirés majoritairement de Jouaucon, Marvin et abarrier ( Merci à eux ! ).
Les références sont à la fin.
Attention aux éventuels coquilles.'
Références :
Utilisateur : EWna
Plan éprouvé par un passage en oral blanc.'
Références :
Probabilités et statistiques pour l'épreuvre de modélisation à l'agrégation de mathématiques
Utilisateur : Jouaucon
Plan très fortement inspiré du plan de M. Cacitti-Holland: http://perso.eleves.ens-rennes.fr/~dcaci409/Agregation.html#lecons
Références en fin de plan avec les notations:
[BaLe] Probabilités : Barbe-Ledoux
[Ouv1] Probabilités 1 : Ouvrard
[Les] 131 Développements pour l’oral : D. Lesesvre
[Ber] Analyse pour l'agrégation de mathématiques, 40 développements : Julien Bernis et Laurent Bernis'
Références :
Probabilités
Probabilités 1\r
131 Développements pour l’oral
Analyse pour l'agrégation de mathématiques, 40 développements
Utilisateur : Aurélie BIGOT
'
Références :
Probabilités pour les non-probabilistes
De l'intégration aux probabilités
Retours
Utilisateur : LucasV
| Année : 2026
Leçon choisie : 1619
Autre leçon :
Connexité. Exemples d’applications.2026
Développement choisi par le jury :
Indécomposabilité de la loi de Poisson par les séries entières
Autre développement proposé :
Pas de réponse fournie.
Résumé de l'échange avec le jury (questions/réponses/remarques) :
Je fais le plan dans les temps. Dans l'idée : I - Loi d'une variable aléatoire 1) Définitions 2) Indépendance 3) Autour de l’espérance II - Fonctions caractérisant la loi 1) Fonction de répartition 2) Fonction caractéristique 3) Fonction génératrice (DEV : indécomposabilité de la loi de Poisson) 4) Problème des moments (DEV : problème des moments) III - Applications 1) Vecteurs gaussiens 2) Convergence en loi Questions sur le développement : Jury : Commençons par les résultats d'analyse complexe que vous avez utilisés. Comment justifiez-vous l'existence de $F$ ? Moi : On utilise le résultat plus général qui dit qu'une fonction holomorphe sur un ouvert simplement connexe, sur lequel elle ne s'annule pas, admet un logarithme holomorphe. Jury : Et savez-vous comment on prouve ce résultat ? Moi (après quelques secondes de réflexion) : On utilise le fait que toute fonction holomorphe sur un ouvert simplement connexe admet une primitive. Puis on l'applique à $f'/f$. Jury : Comment justifiez-vous l'expression intégrale de $a_n r^n$ ? Moi : On utilise l'écriture de $F$ comme somme d'une série entière, on évalue en $re^{it}$, on multiplie par $e^{\pm int}$, on intègre. Ensuite on peut permuter intégrale et somme car on intègre sur un segment la somme d'une série normalement convergente. Jury : Et comment obtenez-vous $\Re(F(0))$ par la suite ? Moi : De la même manière. Jury : Et savez-vous quelle propriété de $F$ fait que l'on a cette égalité entre $F(0)$ et l'intégrale de $F$ sur un cercle centré en $0$ ? Moi (pas sûr du tout, hésitant) : L'harmonicité peut-être... Jury : Oui, c'est ça. Jury : Connaissez-vous d'autres lois qui seraient \"indécomposables\" de la même manière ? Moi : Je n'en suis pas certain, mais je crois que cela fonctionne pour la loi binomiale. Jury : Comment le montreriez-vous ? Moi : De la même manière, à l'aide de la fonction génératrice des moments. Mais là la loi est à support fini, donc on devrait pouvoir se passer de toute la partie analyse complexe. Jury : Oui, en effet. À quoi ressemble la fonction génératrice pour une loi binomiale $(n, p)$ ? Moi : C’est la puissance $n$-ème de la fonction génératrice d'une Bernoulli de paramètre $p$ : $G_X(t) = (1 - p + pt)^n$. Avec les mêmes notations que dans l'énoncé, on devrait donc avoir $G_Y(t)G_Z(t) = (1 - p + pt)^n$. Or $Y, Z$ sont p.s. à valeurs dans $[\![ 0, n ]\!]$, donc $G_Y, G_Z$ sont polynomiales. On en déduit facilement que $G_Y(t) = (1 - p + pt)^k$, $G_Z(t) = (1 - p + pt)^{n-k}$ pour un entier $k\in[\![ 0, n ]\!]$. Jury : Oui, c'est ça. Avez-vous d'autres exemples de lois indécomposables ? Moi : Je ne pense à rien d'autre en discret... Jury : Pas forcément une loi discrète. Moi : Ah, d'accord. Ça devrait marcher pour la loi normale. Jury : Et comment montreriez-vous cela ? Moi : Essentiellement avec le même début, puisqu'on connaît la fonction génératrice d'une loi normale. Jury : Heu... Moi : Pardon, la fonction caractéristique ! C'est quelque chose comme $\exp(-t^2)$ (pour une $\mathcal{N}(0, 1)$). Jury : Oui, c'est ça. Questions sur le plan : - Correction de coquilles. - Question sur l’unicité de la densité à un ensemble négligeable près. - On me demande un exemple de loi ni discrète, ni à densité pour la mesure de Lebesgue. On peut sommer une v.a.r. à densité et une v.a. discrète indépendante. Puis le jury me demande un autre exemple encore, et me suggère une somme infinie $\sum_n X_n / 3^n$ avec $(X_n)_n$ i.i.d. de Bernoulli. Exercice : Jury : On considère $X, Y$ i.i.d., de carré intégrable, avec $\frac{X + Y}{\sqrt 2} \overset{\text{(loi)}}{=} X$. Déterminer la loi en question. Moi : Déjà comme ça j'aurais envie de dire qu'on a une loi normale. On peut prendre la fonction caractéristique, ce qui donne, $X$ et $Y$ étant i.i.d. : \[ \varphi_X(t) = (\varphi_X(t/\sqrt2))^2. \] Donc essentiellement on veut résoudre une équation fonctionnelle. Jury : Est-ce qu'on ne pourrait pas itérer cette équation fonctionnelle ? Moi : Oui, on peut... On obtient : \[ \varphi_X(t) = (\varphi_X(t/2^{n/2}))^{2^n}. \] L'intérieur tend vers $1$, l'exposant vers $+\infty$, on peut juste faire un développement limité... On obtient : \[ \varphi_X(t) = \exp(2^n \log (\varphi_X(t/2^{n/2})) ). \] Et : \[ \varphi'(u) = 1 + u \varphi'(0) + u^2/2 \varphi''(0) + o(u^2) \] car $\mathbb{E}[X^2] < \infty$. Jury : Oui, mais que peut-on dire de $\mathbb{E}[X]$ ? En revenant en arrière ? Moi : Heu... Ah oui, $\mathbb{E}[X] = \mathbb{E}\left[ \frac{X + Y}{\sqrt2} \right] = \sqrt2 \mathbb{E}[X]$, donc $\mathbb{E}[X] = 0$. Donc : \[ \varphi_X(t) = \exp(2^n \log (1 - t^2 \mathbb{E}[X^2] / 2^n + o(1/2^n))) \xrightarrow[n\to+\infty]{} \exp(-t^2 \mathbb{E}[X^2]). \] Jury : C'est ça, donc on obtient une loi normale centrée. Moi : Oui, centrée mais pas nécessairement réduite.
Je fais le plan dans les temps. Dans l'idée : I - Loi d'une variable aléatoire 1) Définitions 2) Indépendance 3) Autour de l’espérance II - Fonctions caractérisant la loi 1) Fonction de répartition 2) Fonction caractéristique 3) Fonction génératrice (DEV : indécomposabilité de la loi de Poisson) 4) Problème des moments (DEV : problème des moments) III - Applications 1) Vecteurs gaussiens 2) Convergence en loi Questions sur le développement : Jury : Commençons par les résultats d'analyse complexe que vous avez utilisés. Comment justifiez-vous l'existence de $F$ ? Moi : On utilise le résultat plus général qui dit qu'une fonction holomorphe sur un ouvert simplement connexe, sur lequel elle ne s'annule pas, admet un logarithme holomorphe. Jury : Et savez-vous comment on prouve ce résultat ? Moi (après quelques secondes de réflexion) : On utilise le fait que toute fonction holomorphe sur un ouvert simplement connexe admet une primitive. Puis on l'applique à $f'/f$. Jury : Comment justifiez-vous l'expression intégrale de $a_n r^n$ ? Moi : On utilise l'écriture de $F$ comme somme d'une série entière, on évalue en $re^{it}$, on multiplie par $e^{\pm int}$, on intègre. Ensuite on peut permuter intégrale et somme car on intègre sur un segment la somme d'une série normalement convergente. Jury : Et comment obtenez-vous $\Re(F(0))$ par la suite ? Moi : De la même manière. Jury : Et savez-vous quelle propriété de $F$ fait que l'on a cette égalité entre $F(0)$ et l'intégrale de $F$ sur un cercle centré en $0$ ? Moi (pas sûr du tout, hésitant) : L'harmonicité peut-être... Jury : Oui, c'est ça. Jury : Connaissez-vous d'autres lois qui seraient \"indécomposables\" de la même manière ? Moi : Je n'en suis pas certain, mais je crois que cela fonctionne pour la loi binomiale. Jury : Comment le montreriez-vous ? Moi : De la même manière, à l'aide de la fonction génératrice des moments. Mais là la loi est à support fini, donc on devrait pouvoir se passer de toute la partie analyse complexe. Jury : Oui, en effet. À quoi ressemble la fonction génératrice pour une loi binomiale $(n, p)$ ? Moi : C’est la puissance $n$-ème de la fonction génératrice d'une Bernoulli de paramètre $p$ : $G_X(t) = (1 - p + pt)^n$. Avec les mêmes notations que dans l'énoncé, on devrait donc avoir $G_Y(t)G_Z(t) = (1 - p + pt)^n$. Or $Y, Z$ sont p.s. à valeurs dans $[\![ 0, n ]\!]$, donc $G_Y, G_Z$ sont polynomiales. On en déduit facilement que $G_Y(t) = (1 - p + pt)^k$, $G_Z(t) = (1 - p + pt)^{n-k}$ pour un entier $k\in[\![ 0, n ]\!]$. Jury : Oui, c'est ça. Avez-vous d'autres exemples de lois indécomposables ? Moi : Je ne pense à rien d'autre en discret... Jury : Pas forcément une loi discrète. Moi : Ah, d'accord. Ça devrait marcher pour la loi normale. Jury : Et comment montreriez-vous cela ? Moi : Essentiellement avec le même début, puisqu'on connaît la fonction génératrice d'une loi normale. Jury : Heu... Moi : Pardon, la fonction caractéristique ! C'est quelque chose comme $\exp(-t^2)$ (pour une $\mathcal{N}(0, 1)$). Jury : Oui, c'est ça. Questions sur le plan : - Correction de coquilles. - Question sur l’unicité de la densité à un ensemble négligeable près. - On me demande un exemple de loi ni discrète, ni à densité pour la mesure de Lebesgue. On peut sommer une v.a.r. à densité et une v.a. discrète indépendante. Puis le jury me demande un autre exemple encore, et me suggère une somme infinie $\sum_n X_n / 3^n$ avec $(X_n)_n$ i.i.d. de Bernoulli. Exercice : Jury : On considère $X, Y$ i.i.d., de carré intégrable, avec $\frac{X + Y}{\sqrt 2} \overset{\text{(loi)}}{=} X$. Déterminer la loi en question. Moi : Déjà comme ça j'aurais envie de dire qu'on a une loi normale. On peut prendre la fonction caractéristique, ce qui donne, $X$ et $Y$ étant i.i.d. : \[ \varphi_X(t) = (\varphi_X(t/\sqrt2))^2. \] Donc essentiellement on veut résoudre une équation fonctionnelle. Jury : Est-ce qu'on ne pourrait pas itérer cette équation fonctionnelle ? Moi : Oui, on peut... On obtient : \[ \varphi_X(t) = (\varphi_X(t/2^{n/2}))^{2^n}. \] L'intérieur tend vers $1$, l'exposant vers $+\infty$, on peut juste faire un développement limité... On obtient : \[ \varphi_X(t) = \exp(2^n \log (\varphi_X(t/2^{n/2})) ). \] Et : \[ \varphi'(u) = 1 + u \varphi'(0) + u^2/2 \varphi''(0) + o(u^2) \] car $\mathbb{E}[X^2] < \infty$. Jury : Oui, mais que peut-on dire de $\mathbb{E}[X]$ ? En revenant en arrière ? Moi : Heu... Ah oui, $\mathbb{E}[X] = \mathbb{E}\left[ \frac{X + Y}{\sqrt2} \right] = \sqrt2 \mathbb{E}[X]$, donc $\mathbb{E}[X] = 0$. Donc : \[ \varphi_X(t) = \exp(2^n \log (1 - t^2 \mathbb{E}[X^2] / 2^n + o(1/2^n))) \xrightarrow[n\to+\infty]{} \exp(-t^2 \mathbb{E}[X^2]). \] Jury : C'est ça, donc on obtient une loi normale centrée. Moi : Oui, centrée mais pas nécessairement réduite.
Quelle a été l'attitude du jury (muet/aide/cassant) ?
Deux hommes, une femme. Très sympathiques, et aidants.
Deux hommes, une femme. Très sympathiques, et aidants.
L'oral s'est-il passé comme vous l'imaginiez ou avez-vous été surpris par certains points ? Cette question concerne aussi la préparation.
Nous avons eu exactement trois heures de préparation ; c'est à l'issue de ces trois heures que les plans sont récupérés pour être photocopiés. J'ai essentiellement préparé le plan pendant deux heures, puis retravaillé mes développements ensuite.
Nous avons eu exactement trois heures de préparation ; c'est à l'issue de ces trois heures que les plans sont récupérés pour être photocopiés. J'ai essentiellement préparé le plan pendant deux heures, puis retravaillé mes développements ensuite.
Note obtenue :
19.0
Références:
Anonyme
| Année : 2026
Leçon choisie : 1619
Autre leçon :
Fonctions holomorphes et méromorphes sur un ouvert de C. Exemples et applications.2026
Développement choisi par le jury :
Fonctions caractéristiques de la loi normale et de Cauchy
Autre développement proposé :
Pas de réponse fournie.
Résumé de l'échange avec le jury (questions/réponses/remarques) :
Questions sur le développment : Q : Comment déduisez-vous que F est holomorphe ? R : Il y avait une fonction F qui s'exprimait comme une intégrale. J'ai oublié de redire en conclusion qu'on utilise le théorème d'holomorphie sous le signe intégral. Q : Vous avez pris z dans $\mathbb C$ ? R : Par erreur, j'ai écrit $\mathbb C$ au lieu de K. En fait $z$ est pris dans un compact $K$ de $\mathbb C$, pas dans $\mathbb C$ tout entier, afin de mener à bien une domination sur tout compact. Q : Pourquoi vous faites la domination sur tout compact ? R : Avec la fatigue et la chaleur, je n'ai pas tout de suite répondu que tout point de $\mathbb C$ est bien sûr inclus dans un compact. Au lieu de ça, j'ai fait des digressions sur la forme que l'on pouvait prendre pour les compacts : des bandes, des disques, etc. Q : Pouvez-vous détailler davantage la domination ? Pas de souci, je suis allé vite à la présentation pour gagner du temps Questions sur le plan : Q : Pendant votre défense, vous avez dit que la fonction caractéristique et génératrice d'une v.a. discrète ont des propriétés similaires. Pouvez-vous développer ce point ? R : j'ai commencé à expliquer que si X et Y sont indépendantes, alors $\phi_{X+Y}$ et $G_{X+Y}$ ont la même propriété de factorisation. Q : Pouvez-vous plus précisément donner le lien entre $\phi$ et $G$ en général ? R : j'ai dit qu'il s'agit de poser $z=e^{it}$ et d'utiliser une définition plus générale de la fonction génératrice, vue comme série entière complexe de rayon de cvg au moins 1 (dans mon plan, j'ai pris une série entière réelle pour $G$). J'ai ensuite mis beaucoup de temps avant de comprendre que le jury attendait que je dise que $e^{it}$ est de module 1, inférieur au rayon de cvg de la série génératrice. Pour y arriver, le jury m'a posé des questions de plus en plus simple ce qui m'a fait beaucoup paniquer, je ne voyais pas où il voulait m'emmener. Questions diverses : Q : Soit U uniforme sur [-1,1]. Caractérisez la loi de $\abs{U}$. R : j'ai calculé sa fonction de répartition. J'ai oublié de diviser par 2 (car [-1,1] est de longueur 2) mais j'ai pu corriger. Q : Quid de la loi de $U^2$ ? R : J'ai modifié mes calculs précédents, je trouve $F(x)=\sqrt(x)$ et je ne reconnais pas la loi (après l'oral je me suis rendu compte que c'était une loi bêta et j'aurais pu le savoir !) Q : Quelle est la densité de $U^2$ ? R : J'ai calculé l'espérance de $\phi(U^2)$ sans dire qui est $\phi$. Un des membres du jury me demande si $\phi$ est ma fonction de répartition, je réponds que non, c'est une fonction continue bornée quelconque. Je me trompe dans le calcul, mais l'aide du jury je trouve le bon résultat. Q : Comment aurait-on pu anticiper ce résultat ? R : J'ai dit que $F$ est la dérivée de $f$ ici. Je voulais bien sûr dire le contraire ! Fin de l'oral.
Questions sur le développment : Q : Comment déduisez-vous que F est holomorphe ? R : Il y avait une fonction F qui s'exprimait comme une intégrale. J'ai oublié de redire en conclusion qu'on utilise le théorème d'holomorphie sous le signe intégral. Q : Vous avez pris z dans $\mathbb C$ ? R : Par erreur, j'ai écrit $\mathbb C$ au lieu de K. En fait $z$ est pris dans un compact $K$ de $\mathbb C$, pas dans $\mathbb C$ tout entier, afin de mener à bien une domination sur tout compact. Q : Pourquoi vous faites la domination sur tout compact ? R : Avec la fatigue et la chaleur, je n'ai pas tout de suite répondu que tout point de $\mathbb C$ est bien sûr inclus dans un compact. Au lieu de ça, j'ai fait des digressions sur la forme que l'on pouvait prendre pour les compacts : des bandes, des disques, etc. Q : Pouvez-vous détailler davantage la domination ? Pas de souci, je suis allé vite à la présentation pour gagner du temps Questions sur le plan : Q : Pendant votre défense, vous avez dit que la fonction caractéristique et génératrice d'une v.a. discrète ont des propriétés similaires. Pouvez-vous développer ce point ? R : j'ai commencé à expliquer que si X et Y sont indépendantes, alors $\phi_{X+Y}$ et $G_{X+Y}$ ont la même propriété de factorisation. Q : Pouvez-vous plus précisément donner le lien entre $\phi$ et $G$ en général ? R : j'ai dit qu'il s'agit de poser $z=e^{it}$ et d'utiliser une définition plus générale de la fonction génératrice, vue comme série entière complexe de rayon de cvg au moins 1 (dans mon plan, j'ai pris une série entière réelle pour $G$). J'ai ensuite mis beaucoup de temps avant de comprendre que le jury attendait que je dise que $e^{it}$ est de module 1, inférieur au rayon de cvg de la série génératrice. Pour y arriver, le jury m'a posé des questions de plus en plus simple ce qui m'a fait beaucoup paniquer, je ne voyais pas où il voulait m'emmener. Questions diverses : Q : Soit U uniforme sur [-1,1]. Caractérisez la loi de $\abs{U}$. R : j'ai calculé sa fonction de répartition. J'ai oublié de diviser par 2 (car [-1,1] est de longueur 2) mais j'ai pu corriger. Q : Quid de la loi de $U^2$ ? R : J'ai modifié mes calculs précédents, je trouve $F(x)=\sqrt(x)$ et je ne reconnais pas la loi (après l'oral je me suis rendu compte que c'était une loi bêta et j'aurais pu le savoir !) Q : Quelle est la densité de $U^2$ ? R : J'ai calculé l'espérance de $\phi(U^2)$ sans dire qui est $\phi$. Un des membres du jury me demande si $\phi$ est ma fonction de répartition, je réponds que non, c'est une fonction continue bornée quelconque. Je me trompe dans le calcul, mais l'aide du jury je trouve le bon résultat. Q : Comment aurait-on pu anticiper ce résultat ? R : J'ai dit que $F$ est la dérivée de $f$ ici. Je voulais bien sûr dire le contraire ! Fin de l'oral.
Quelle a été l'attitude du jury (muet/aide/cassant) ?
Jury parfaitement neutre et froid. Il m'arrivait de mal comprendre une question, et une fois que je déroule une réponse hors sujet, le jury tire un léger rictus avant de me recadrer.
Jury parfaitement neutre et froid. Il m'arrivait de mal comprendre une question, et une fois que je déroule une réponse hors sujet, le jury tire un léger rictus avant de me recadrer.
L'oral s'est-il passé comme vous l'imaginiez ou avez-vous été surpris par certains points ? Cette question concerne aussi la préparation.
Je suis déçu de ne pas avoir pu exprimer mes connaissances en proba. Contrairement à l'épreuve de la veille (Algèbre/Géométrie), j'ai bien pris le temps de me reposer après la fin de la préparation car j'étais à l'aise sur la défense de plan et mes développements.
Je suis déçu de ne pas avoir pu exprimer mes connaissances en proba. Contrairement à l'épreuve de la veille (Algèbre/Géométrie), j'ai bien pris le temps de me reposer après la fin de la préparation car j'étais à l'aise sur la défense de plan et mes développements.
Note obtenue :
11.0
Références:
Utilisateur : Marien
| Année : 2025
Leçon choisie : 1619
Autre leçon :
Fonctions holomorphes et méromorphes sur un ouvert de C. Exemples et applications.2026
Développement choisi par le jury :
Théorème de Lévy et TCL
Autre développement proposé :
Pas de réponse fournie.
Résumé de l'échange avec le jury (questions/réponses/remarques) :
Sur le développement, un membre du jury m'a demandé comment je justifiais le développement limité de l'exponentielle qui apparaît quand on écrit la fonction caractéristique dans le TCL, il voulait me faire dire quelque chose en lien avec l'analyse complexe, mais j'ai pas su quoi... Je parlais, dans Lévy, de la densité de $\mathcal{C} ^\infty _c$ dans $\mathcal{C}_c$. J'ai du le justifier, j'ai construit une approximation $\mathcal{C}^\infty$ avec $$\exp(\frac{-1}{1-x^2})\chi_{]-1,1[}(x)$$ que j'ai convolée avec $f$, et j'ai dit que le support d'une convolée était inclus dans la somme des supports. J'ai aussi écrit la majoration uniforme, ce sont des intégrales découpées après le théorème de Heine. Sur le plan : à l'aide de la fonction génératrice, montrer qu'une somme de deux Poisson est une Poisson de paramètre la somme. J'avais oublié la fonction géné de la Poisson, et même la proba de Poisson avec le stress. Un jury m'a dit : \"écrivez le DSE\" de exp et j'ai retrouvé et j'ai fini la question. Dans mon plan je parlais de : loi discrète, loi continue. Ils m'ont demandé un exemple de loi ni discrète, ni continue. J'ai commencé à parler de somme infinie parce que ça me rappelait un truc, il m'a dit \"plus simple\". Alors j'ai sommé un Dirac et une densité, j'ai proposé $$\frac{1}{2}\delta_0 + \lambda e^{-\lambda x} \chi_{[0,\infty[}(x)dx$$ qu'ils m'ont fait renormaliser (le tout mesure $3/2$, donc mutliplier par $2/3$). J'avais mis dans mon plan qu'il n'existait pas de mesure sur $N$ telle que les mutliples de $n$ mesurent $1/n$, ils m'ont demandé la preuve, je la connaissais, c'est un corollaire de la divergence de la série des inverses des premiers. Enfin, un exercice, donnez un équivalent, lorsque $n\rightarrow \infty$, de $$A_n = \sum_{k=0}^n \frac{n^k}{k!}.$$ Il faut utiliser le TCL, et passer à la limite dans les probas.
Sur le développement, un membre du jury m'a demandé comment je justifiais le développement limité de l'exponentielle qui apparaît quand on écrit la fonction caractéristique dans le TCL, il voulait me faire dire quelque chose en lien avec l'analyse complexe, mais j'ai pas su quoi... Je parlais, dans Lévy, de la densité de $\mathcal{C} ^\infty _c$ dans $\mathcal{C}_c$. J'ai du le justifier, j'ai construit une approximation $\mathcal{C}^\infty$ avec $$\exp(\frac{-1}{1-x^2})\chi_{]-1,1[}(x)$$ que j'ai convolée avec $f$, et j'ai dit que le support d'une convolée était inclus dans la somme des supports. J'ai aussi écrit la majoration uniforme, ce sont des intégrales découpées après le théorème de Heine. Sur le plan : à l'aide de la fonction génératrice, montrer qu'une somme de deux Poisson est une Poisson de paramètre la somme. J'avais oublié la fonction géné de la Poisson, et même la proba de Poisson avec le stress. Un jury m'a dit : \"écrivez le DSE\" de exp et j'ai retrouvé et j'ai fini la question. Dans mon plan je parlais de : loi discrète, loi continue. Ils m'ont demandé un exemple de loi ni discrète, ni continue. J'ai commencé à parler de somme infinie parce que ça me rappelait un truc, il m'a dit \"plus simple\". Alors j'ai sommé un Dirac et une densité, j'ai proposé $$\frac{1}{2}\delta_0 + \lambda e^{-\lambda x} \chi_{[0,\infty[}(x)dx$$ qu'ils m'ont fait renormaliser (le tout mesure $3/2$, donc mutliplier par $2/3$). J'avais mis dans mon plan qu'il n'existait pas de mesure sur $N$ telle que les mutliples de $n$ mesurent $1/n$, ils m'ont demandé la preuve, je la connaissais, c'est un corollaire de la divergence de la série des inverses des premiers. Enfin, un exercice, donnez un équivalent, lorsque $n\rightarrow \infty$, de $$A_n = \sum_{k=0}^n \frac{n^k}{k!}.$$ Il faut utiliser le TCL, et passer à la limite dans les probas.
Quelle a été l'attitude du jury (muet/aide/cassant) ?
très gentil, une dame ne parlait pas trop. les deux autres étaient dynamiques et aidants.
très gentil, une dame ne parlait pas trop. les deux autres étaient dynamiques et aidants.
L'oral s'est-il passé comme vous l'imaginiez ou avez-vous été surpris par certains points ? Cette question concerne aussi la préparation.
Il y avait deux visiteurs. C'était mon premier oral sur les 3 jours : convoqué 7h30, tirage 7h45, fin du plan 10h45, interrogation de 11h à 12h. l'avantage de passer premier de la journée, c'est qu'il fait moins chaud !
Il y avait deux visiteurs. C'était mon premier oral sur les 3 jours : convoqué 7h30, tirage 7h45, fin du plan 10h45, interrogation de 11h à 12h. l'avantage de passer premier de la journée, c'est qu'il fait moins chaud !
Note obtenue :
12.25
Références:
Utilisateur : Admin
| Année : 2015
Leçon choisie : 1619
Autre leçon :
Suites réelles et complexes. Convergence, valeurs d’adhérence. Exemples et applications2026
Développement choisi par le jury :
Pas de réponse fournie.
Autre développement proposé :
Pas de réponse fournie.
Résumé de l'échange avec le jury (questions/réponses/remarques) :
J'ai eu quelques questions sur le developpement, par exemple préciser le fait que l'espace des mesures de proba sur $R^{d}$ est métrisable compact pour la convergence étroite. Sinon, deux exos : un sans rapport avec la leçon, et un sur les fonctions caractéristiques. Que dire d'une v.a. réelle dont la fonction caractéristique vaut 1 en un $t \textgreater 0$ ? -\textgreater La loi charge les 2k*Pi/t.
J'ai eu quelques questions sur le developpement, par exemple préciser le fait que l'espace des mesures de proba sur $R^{d}$ est métrisable compact pour la convergence étroite. Sinon, deux exos : un sans rapport avec la leçon, et un sur les fonctions caractéristiques. Que dire d'une v.a. réelle dont la fonction caractéristique vaut 1 en un $t \textgreater 0$ ? -\textgreater La loi charge les 2k*Pi/t.
Quelle a été l'attitude du jury (muet/aide/cassant) ?
L'oral s'est-il passé comme vous l'imaginiez ou avez-vous été surpris par certains points ? Cette question concerne aussi la préparation.
L'oral s'est bien passé. J'ai été surpris par le 1er exo qui n'avait pas beaucoup de rapport avec la leçon (calcul de densité marginale).
L'oral s'est bien passé. J'ai été surpris par le 1er exo qui n'avait pas beaucoup de rapport avec la leçon (calcul de densité marginale).
Note obtenue :
Pas de réponse fournie.
Références: