Loi conjointe et lois marginales. [[independance|Indépendance]] de variables aléatoires. Covariance et corrélation. Formule de convolution. Somme de variables aléatoires indépendantes
Loi conjointe d'un couple de variables aléatoires (Loi conjointe de [formule] : [formule] pour tout [formule], Lois marginales par sommation : [formule], La loi conjointe détermine les marginales, mais pas réciproquement) — Indépendance de variables aléatoires (Définition : [formule] et [formule] indépendantes si [formule] pour tout [formule], Caractérisation : [formule] et [formule] indépendantes ssi [formule] et [formule] sont indépendantes, [[independance|Indépendance]] mutuelle d'une famille [formule]) — Covariance et coefficient de corrélation (Covariance : [formule], Coefficient de corrélation linéaire : [formule], [[cauchy-schwarz|Inégalité de Cauchy-Schwarz]] : [formule], cas d'égalité, [[independance|Indépendance]] implique non-corrélation, mais la réciproque est fausse) — Formule de convolution (Loi de [formule] pour [formule] indépendantes : [formule], Somme de variables de [[loi-poisson|Poisson]] indépendantes : [formule], Somme de binomiales indépendantes de même paramètre [formule]) — Espérance et variance de sommes (Linéarité de l'[[esperance|espérance]] (sans hypothèse d'[[independance|indépendance]]), [[variance|Variance]] d'une somme : [formule], Cas indépendant : [formule])