En probabilité, la loi binomiale permet de décrire le nombre de succès dans une série d'expériences identiques et indépendantes, où il existe deux résultats possibles : succès ou échec. Elle est définie par deux paramètres : le nombre total d'expériences (n) et la probabilité de succès dans chaque expérience (p).
Utilisez la fonction LOI. BINOMIALE pour résoudre des problèmes comportant un nombre de tests ou d'essais déterminé, lorsque le résultat des essais ne peut être qu'un succès ou un échec, lorsque les essais sont indépendants ou lorsque la probabilité de succès est constante au cours des expérimentations.
En résumé, pour justifier que X suit une loi binomiale, il suffit de dire que : on répète des épreuves identiques et indépendantes. chaque épreuve comporte deux issues (Succès ou Echec). X compte le nombre de succès à la fin de la répétition des épreuves.
La loi de probabilité donnant le nombre de succès sur ces n répétitions est la loi binomiale de paramètres n et p (notée B(n;p)). Il s'agit en fait d'une généralisation de la loi de Bernoulli dans le cas où l'on répète plusieurs fois l'expérience.
Si la fréquence observée est dans l'intervalle de fluctuation, on accepte l'hypothèse selon laquelle le caractère A apparait avec une fréquence p dans le groupe. Si n'appartient pas à l'intervalle, on rejette l'hypothèse. Il faut noter que l'une ou l'autre de ces 2 conclusions possibles se font au risque ou seuil 5%.
La loi binomiale fait partie des plus anciennes lois de probabilités étudiées. Elle a été introduite par Jacques Bernoulli qui y fait référence en 1713 dans son ouvrage Ars Conjectandi.
La loi binomiale négative est une loi de probabilité proche de la loi géométrique. Cette dernière s'applique à une variable discrète qui compte le nombre d'essais avant d'arriver à un succès (de probabilité p).
La loi de Bernoulli permet de démontrer plusieurs résultats concernant les lois binomiales. Soit X une variable aléatoire qui suit une loi de Bernoulli de paramètre p. L'espérance mathématique de X est E(X)=p. La variance de X est V(X)=p(1−p).
On utilise le schéma de Bernoulli lors d'une même expérience, indépendante, répétée plusieurs fois qui admet deux issues : le succès ou l'échec.
La variance de la loi binomiale est donnée par l'expression n p ( 1 − p ) . Ici, (n\) est le nombre d'expériences et est la probabilité de réussite. Si la variance d'une variable aléatoire est petite, alors les valeurs de la variable sont souvent proches de l'espérance.
Remarque : Dans la pratique, lorsque n ≥ 30, np ≥ 5 et n (1 − p) ≥ 5, l'erreur sur les probabilités calculées est très faible. Lorsque ces trois conditions sont remplies, on pourra approcher la loi binomiale B (n ; p) par la loi normale N (µ ; σ2) , avec µ = np et σ = √np (1 − p).
Soit Y la variable aléatoire qui désigne le nombre de passagers qui se présenteront pour leur vol. Comme il est connu qu'en moyenne seulement 95% des passagers se présenteront pour leur vol, la loi binomiale nous donne: P [ Y = 101 ] = ( 103 101 ) × ( 0 , 95 ) 101 × ( 0 , 05 ) 2 ≡ 0 , 073 86.
Approximation d'une loi binomiale par une loi de Poisson
Lorsque n prend de grandes valeurs, et que p est petit, la loi binomiale B(n , p) est approchée par la loi de Poisson P(np) (conservation de la moyenne). Les conditions d'approximation sont n ≥ 30, p ≤ 0,1 et n p < 15.
Utilisez la loi hypergéométrique avec des populations très faibles afin que le résultat d'un essai ait un effet important sur la probabilité selon laquelle le résultat suivant sera un événement ou un non-événement. Par exemple, dans une population de 10 personnes, 7 sont du groupe sanguin O+.
Une variable aléatoire discrète qui suit une loi de Poisson de paramètre lambda est définie par la formule suivante : Donc, à chaque fois que X va prendre la valeur k alors sa probabilité sera égale à : 👉 Une loi de probabilité est discrète quand l'expérience aléatoire ne peut prendre qu'un nombre limité de valeurs.
C'est la mesure de dispersion la plus couramment utilisée, de même que l'écart-type, qui correspond à la racine carrée de la variance. La variance est l'écart carré moyen entre chaque donnée et le centre de la distribution représenté par la moyenne.
Le principe de Bernoulli est utilisé dans le fonctionnement de l'aile d'un avion. C'est la différence de profil entre le dessus et le dessous de l'aile qui influence la vitesse de l'air, ce qui crée une différence de pression qui permettra la portance de l'avion1.
Elle décrit la probabilité qu'un événement se réalise durant un intervalle de temps donné, lorsque la probabilité de réalisation d'un événement est très faible et que le nombre d'essais est très grand.
Comment savoir si une loi est uniforme ? Il s'agit d'une loi uniforme si chaque issue a une probabilité égale d'arriver.
Non, la variance est toujours positive ou nulle. L'écart type vaut la racine carrée de la variance or on ne peut pas calculer la racine carrée d'un nombre négatif.
L'espérance d'une variable aléatoire E(X) correspond à la moyenne des valeurs possibles de X pondérées par les probabilités associées à ces valeurs. C'est un paramètre de position qui correspond au moment d'ordre 1 de la variable aléatoire X. C'est l'équivalent de la moyenne arithmétique ˉX.
lorsque X suit une loi de probabilité "connue" (comme la loi binomiale par exemple), on dispose de formules. Par exemple, si X suit la loi binomiale de paramètres n et p alors l'espérance de X est E(X)=n×p.
Définition 7 On peut considérer la loi de Poisson de param`etre λ comme la loi limite d'une loi binomiale B(n, λ/n) lorsque n tend vers l'infini, le produit des param`etres n. λ/n restant toujours constant égal `a λ. P(X = k) = e−λ λk k! .
Par exemple, si un certain type d'événements se produit en moyenne 4 fois par minute, pour étudier le nombre d'événements se produisant dans un laps de temps de 10 minutes, on choisit comme modèle une loi de Poisson de paramètre λ = 10×4 = 40.
La distribution de poisson
La probabilité qu'un événement survienne est la même pour chaque unité de temps et d'espace. Le nombre d'événements qui survient dans une unité de temps et d'espace est indépendant du nombre d'événements qui survient dans une autre unité.