Variable aléaoire discrète (loi de probabilités et calcul de ses paramètres)
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Si la couleur tirée est rouge, on gagne 3 €.
Si la couleur tirée est bleue, on gagne 2 €.
Si on tire une face noire, on doit payer 1 €.
Dans cette expérience, on voit bien que ce qui importe n'est pas vraiment la couleur tirée mais plutôt le gain (ou la perte) qui lui est associé. A chaque événement élémentaire de notre expérience aléatoire, on va associer un réel représentant le gain "algébrique". Quand on parle de gain algébrique, cela signifie que celui-ci peut être négatif, représentant alors une perte. C'est ainsi que la perte de 1 euros sera représentée par le gain algébrique : - 1euro !
Revenons à l'expérience de base. L'univers est :
.Cet univers est composé de 3 événements élémentaires dont les probabilités sont :
; 
; 
.Jusqu'à maintenant, il n'y a rien de nouveau par rapport à la seconde.
Nous allons maintenant introduire la notion de variable aléatoire. Nous allons simplement convenir que le gain algébrique que l'on associe à un tirage se note X.
C'est tout naturellement que nous allons écrire "X = 2" pour signifier que nous nous intéressons aux cas où le gain est égal à 2 €.
C'est d'ailleurs tout aussi naturellement que nous écrivons que
.De la même manière :
.X, c'est-à-dire ici le gain algébrique, est appelée "variable aléatoire" ; quand on donne les probabilités associées à chacune des valeurs de X comme ci-dessus, on dit qu'on a défini sa loi de probabilité.
.
on associe un nombre réel, on
définit une variable aléatoire.
Une variable aléatoire se note généralement par une lettre majuscule (X, Y ou Z etc...).
L'ensemble des valeurs réelles que peut prendre une variable aléatoire X sur
se note 
.Avec notre exemple précédent, on a :
.Remarque importante
Les valeurs prises par une variable aléatoire X sont des réels que l'on peut noter
si la variable aléatoire
prend n valeurs. Ainsi, définir la loi
de probabilité de X, c'est donner les
valeurs de 
.Pour vérifier que l'on a ainsi défini une loi de probabilité, on s'assure que l'on a bien :
.Il arrive souvent que l'on regroupe les résultats dans un tableau.
Avec notre exemple du début, cela donne :
| xi | -1 | 2 | 3 |
| p(X=xi) | 1/2 | 1/3 | 1/6 |
, est la moyenne de ses valeurs
pondérées par les probabilités
associées, c'est à dire: 
.
.Avec notre exemple du début :
."En moyenne", sur une partie, le joueur peut espérer gagner environ 66 centimes d'euros. Plus il fera de parties, plus son gain moyen se rapprochera de ce nombre.
Remarque
Dans un jeu "d'argent", quand l'espérance est positive pour le joueur, le jeu est favorable au joueur, si l'espérance est nulle, le jeu est équitable.
défini par :
.
On peut remplacer cette phrase compliquée par la formule suivante:
.Cette autre formule de la variance, compliquée elle aussi, n'est pas celle utilisée dans les applications numériques. Nous verrons une simplification de la formule dans la partie suivante.
d'une variable
aléatoire est la racine carrée de sa
variance: 
.
L'écart type et l'espérance portent l'unité de la variable aléatoire si celle-ci en possède une.
.
Application à notre exemple:
On peut donc maintenant calculer l'écart type :
.L'écart type sert à mesurer la dispersion des valeurs que prend la variable aléatoire autour de l'espérance (la moyenne). Pour la plupart des cas, le nombre de valeurs est assez petit, et le calcul de l'écart type ne sert pas à grand chose car son interprétation n'est pas aisée.
.Alors dans ce cas on a :
Exemple
On reprend notre jeu avec le dé coloré. On décide de tripler tous les gains algébriques et de faire payer une mise de 2 euros. On définit ainsi une nouvelle variable aléatoire Y telle que
.L'espérance de ce nouveau jeu est égale à :
Le jeu est devenu équitable !
On a aussi :
et 
(€).
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