Transformation probabilité-possibilité de la somme de deux variables aléatoires unimodales symétriques indépendantes ou comonotones
Abstract
L'article étend les travaux précédents de l'auteur sur une transformation probabilité-possibilité basée sur un principe de maximum de spécificité au cas de la somme de deux variables aléatoires. Cette transformation nécessite la connaissance de la relation de dépendance entre les deux variables aléatoires à ajouter. Nous considérons les cas de deux variables aléatoires continues symétriques toutes deux indépendantes ou comonotones. En fait, le cas comonotone est intiment lié au principe d'extension de Zadeh, et constitue souvent le pire cas en terme de spécificité, c'est-à-dire donnant les intervalles de dispersion les plus larges, néanmoins il peut arriver que l'indépendance soit pire que la comonotonie comme par exemple pour des lois de Pareto symétriques. Quand aucune information sur la dépendance n'est disponible, des bornes issues des bornes de Fréchet peuvent être utilisées pour construire la distribution de possibilité la moins spécifique.