Si l'épreuve est répétée n fois dans les conditions du schéma de Bernoulli, c'est-à-dire que les épreuves sont identiques et indépendantes, alors la probabilité d'obtenir k succès est : La loi de probabilité de la variable aléatoire X égale au nombre de succès est appelée la loi binomiale de paramètres n et p.
De manière générale, la loi de Bernoulli est la loi de la variable aléatoire qui code le résultat d'une épreuve qui n'admet que deux issues (épreuve de Bernoulli) : 1 pour « succès », 0 pour « échec », ou quel que soit le nom qu'on donne aux deux issues d'une telle expérience aléatoire.
La loi binomiale est utilisée dans divers domaines d'étude, notamment à travers des tests statistiques qui permettent d'interpréter des données et de prendre des décisions dans des situations dépendant de l'aléa.
En pratique, pour calculer une probabilité avec une loi binomiale, On repère bien les valeurs de n, p et k. On écrit la formule P(X=k)=(nk)×pk×(1−p)n−k avec les valeurs précédentes. On utilise la calculatrice.
La loi de probabilité de la variable aléatoire associée à une expérience aléatoire qui suit un schéma de Bernoulli est la loi binomiale. Ses deux paramètres sont le nombre n de répétitions et la probabilité de succès p.
Lorsque la variable aléatoire X suit une loi binomiale de paramètres n et p, alors l'espérance E(X)=np correspond à la valeur que prend X en moyenne. On appelle X la variable aléatoire donnant le nombre de boules blanches tirées dans une urne.
La loi de Poisson a été introduite en 1838 par Denis Poisson (1781–1840), dans son ouvrage Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile.
Loi de Poisson. La loi de Poisson est une loi de probabilité discrète. 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.
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.
Qu'énonce le principe de Bernoulli ? L'énoncé du principe de Bernoulli est le suivant : « Dans un fluide s'écoulant horizontalement, la pression du fluide aux points où sa vitesse est élevée, est plus faible que la pression du fluide aux points où sa vitesse est plus faible. »
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 créant ainsi une différence de pression qui permettra la d'améliorer la portance de l'avion1.
Bernoulli invente (découvre) la loi binomiale, souvent notée B(n,p) : il y a Cnk façons (nombre de combinaisons de k objets parmi n.)
Contrairement à l'étendue et à l'écart interquartile, la variance est une mesure qui permet de tenir compte de la dispersion de toutes les valeurs d'un ensemble de données. 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.
L'espérance sert donc à prévoir la valeur moyenne obtenue pour la variable que l'on mesure si l'expérience est renouvelée un très grand nombre de fois. Elle sert par exemple, en théorie des jeux, à prévoir la somme moyenne que chaque joueur va remporter.
S'il y a une probabilité que quelque chose échoue, alors ça échouera. C'est, en résumé, le principe de la loi de Murphy également appelée "loi de l'emmerdement maximum" ou encore "loi de la tartine beurrée". On la doit à l'ingénieur aérospatial américain Edward A.
Une loi de probabilité est une distribution théorique de fréquences. Soit Ω un ensemble muni d'une probabilité P. Une variable aléatoire X est une application définie sur Ω dans ℝ. X permet de transporter la loi P en la loi P' définie sur Ω′=X(Ω) : on a P′(xj)=P(X−1(xj))=P(X=xj).
La loi binomiale négative, en particulier dans sa paramétrisation alternative décrite plus haut, est une alternative intéressante à la loi de Poisson. Elle est particulièrement utile pour des données discrètes, à valeurs dans un ensemble positif non-borné, dont la variance empirique excède la moyenne empirique.
La loi de Poisson est aussi appelé la LOI des évenements rares. La loi de Poisson se définit par une formule assez compliquée. E[X] = λ σ (X) = √ λ. C'est la seule LOI connue qui ait toujours son espérance égale à sa variance.
Pour montrer la convergence en probabilité, il suffit de le montrer pour tout ε « petit » (dans l'exemple précédent, pour 0 <ε< 1). En effet si on a établi la convergence pour ε > 0, alors on a la convergence pour tout ε ≥ ε puisque : 0 ≤ P(|Xn − X| ≥ ε ) ≤ P(|Xn − X| ≥ ε).
POISSON renvoie la probabilité de Poisson pour qu'un événement aléatoire se produise entre zéro et x inclus. Si l'effet EST FAUX, la fonction renvoie la fonction de probabilité de masse de Poisson pour que le nombre d'événements se produisant exactement x.
L'espérance et la variance d'une variable aléatoire X qui suit une loi binomiale de paramètres n et p sont obtenues grâce aux formules E(X)=np et V(X)=np(1−p).
L'écart-type est une mesure la dispersion d'une série statistique autour de sa moyenne. Plus la distribution est dispersée c'est-à-dire moins les valeurs sont concentrées autour de la moyenne, plus l'écart-type sera élevé.
Variance positive ou nulle
Quand elle est nulle, cela veut dire que la variable aléatoire correspond à une constante. Toutes les réalisations sont donc identiques.
L'unité dans laquelle s'exprime la variance vaut le carré de l'unité utilisée pour les valeurs observées. Ainsi, par exemple, une série de poids exprimés en kilos possède une variance qui, elle, doit s'interpréter en "kilos-carré".