1.1 Définition
Il y a répétition d’expériences identiques lorsque la même expérience aléatoire est répétée plusieurs fois, dans les mêmes conditions.
Des expériences aléatoires sont indépendantes si l’issue de l’une, quelconque, de ces expériences ne dépend pas de l’issue des autres expériences.
Exemple :
Une urne contient 4 boules rouges, 3 boules vertes et 2 boules noires. On tire successivement deux boules avec remise.
Il y a répétition de deux expériences identiques et indépendantes.
Remarque :
Si le tirage avait été sans remise, les expériences n’auraient été ni identiques (pas le même nombre de boules pour le deuxième tirage), ni indépendantes (la répartition des boules du deuxième tirage dépend de la couleur de la première boule tirée).
1.2 Modélisation d’une répétition
On utilise un arbre pondéré pour représenter cette répétition. Sur chaque branche, on indique la probabilité de l’issue correspondante.
def fonction(x,y):
return x**2+y**2
Propriété :
Exemple : On reprend l’exemple précédent.
Représente une épreuve de Bernouilli de paramètre p = 1/6.
Représente un schéma de Bernouilli de paramètres n = 2 et p = 1/2.
Définitions :
On appelle épreuve de Bernoulli toute épreuve à deux issues possibles : un succès (noté ) ou un échec (noté ).
La loi de Bernoulli est la loi de probabilité de la variable aléatoire (notée ici Y) prenant la valeur 1 si l’issue est un succès, et 0 si l’issue est un échec.
On note p, la probabilité d'un succès.
La variable aléatoire Y suit la loi de Bernoulli de paramètre p.
On note :
p = p (S) = p (Y = 1)
Exemple :
On lance un dé équilibré à six faces, les faces étant numérotées de 1 à 6. On considère qu’il y a un succès lorsque le résultat du lancer est un 6, un échec sinon.
Il s’agit d’une épreuve de Bernoulli de paramètre
La variable aléatoire Y suit la loi de Bernoulli de paramètre
Propriété :
Soit Y une variable aléatoire suivant la loi de Bernoulli de paramètre p.
E (Y) = p et V (Y) = p(1 − p)
Démonstration :
V (Y) = (1 − p) × (0 − E (Y))² + p × (1 − E(Y))²
= (1 − p) × p² + p × (1 − p)²
= p(1 − p) [p + 1 − p]
= p (1 − p)
3.1 Un exemple pour comprendre
On considère l’expérience aléatoire consistant à lancer trois fois de suite un dé à 6 faces non truqué.
La variable aléatoire X représente le nombre de fois où le numéro 6 est sorti au cours de ces 3 lancers.
On peut modéliser cette expérience par une répétition indépendante de l’épreuve de Bernoulli de l’exemple du 2. On obtient l’arbre pondéré suivant :
La variable aléatoire X peut prendre les valeurs 0, 1, 2 ou 3.
3.2 Schéma de Bernoulli – Loi binomiale
Définitions :
On appelle schéma de Bernoulli d’ordre n l’expérience consistant à répéter n fois de manière indépendante la même épreuve de Bernoulli de paramètre p.
On dit aussi que la variable aléatoire X suit la loi binomiale de paramètres n et p.
La loi binomiale de paramètres n et p est la loi de probabilité de la variable aléatoire X prenant comme valeurs le nombre de succès (S) obtenus au cours des n épreuves du schéma de Bernoulli.
Remarque :
Dans l’exemple du 3.1, on a donc un schéma de Bernoulli d’ordre 3.
La variable aléatoire X suit la loi binomiale de paramètres 3 et
Définition :
Le nombre de chemins de l’arbre pondéré associé à un schéma de Bernoulli d’ordre n conduisant à k succès pour n répétitions
est noté : (lire lit "k parmi n")
Les nombres entiers sont appelés coefficients binomiaux.
Remarque :
Grâce au 3.1, on a déjà trouvé que :
Propriété :
Soit X une variable aléatoire suivant la loi binomiale de paramètres n et p.
3.3 Espérance, variance, écart-type
Propriété : (admis)
Soit X une variable aléatoire suivant la loi binomiale de paramètres n et p.
Son espérance est :
Sa variance est :
Son écart-type est :
TP 23 page 334 (Transmath)
Il permet de retrouver les premiers coefficients binomiaux :
1
1 2 1
}
Début du triangle
Ensuite on additionne selon cette règle :
b
c
1 3 3 1
+
+
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1...
1 1
+
+
+
+
a
+
3.4 Compléments sur les coefficients binomiaux
1
1 2 1
1 3 3 1
1 4 6 4 1
1 5 10 10 5 1...
1 1
0 1 2 3 4 5
k
0
1
2
3
4
5
n
"2 parmi 3 égal 3" : Il y a 3 chemins menant à 2 succès pour 3 répétitions.
Lecture des coefficients binomiaux :
(k succès)
(n répétitions)
1 5 10 10 5 1
0 1 2 3 4 5
k
5
n
Exemples :
1 5 10 10 5 1
0 1 2 3 4 5
k
5
n
Exemple :
Démonstration :
Comme n − k succès correspondent à k échecs, il y a autant de chemins menant à k succès qu’à n − k succès.
Pour n= 5 et k = 2 :
Démonstration :
Remarque :
C'est cette propriété qui permet de compléter le triangle de Pascal.
b
c
a
n
k
n + 1
k + 1
Démonstration :
Il y a n chemins menant à un succès parmi n répétitions.
Act3 p 317 : Échantillonnage et prise de décision
Le médecin peut répondre par la négative. La fréquence observée laisse penser que la proportion d'habitants du Pays basque appartenant au groupe O- est plus importante que celle de la population globale française.
La probabilité d'avoir 19 personnes O- dans l'échantillon est très faible. On peut penser que l'hypothèse p = 0,06 est fausse.
4.1 Quelques rappels de Seconde
Définitions :
Exemple : On lance dix fois de suite une pièce bien équilibrée.
On obtient P (Pile), F (Face), F, F, P, P, F, P,F, F.
Remarques :
Plus précisément, on a la propriété suivante, vue en classe de Seconde :
Propriété : (admise)
Soit un caractère dont la proportion dans une population donnée est p.
alors 95 % des échantillons de taille n auront une distribution de fréquences dans laquelle la fréquence du caractère sera dans l’intervalle :
Cet intervalle est appelé intervalle de fluctuation au seuil de 95 %.
4.2 Intervalle de fluctuation à 95 % selon la loi binomiale
Définition :
Soit un caractère dont la proportion dans une population donnée est p.
L’intervalle de fluctuation à 95 % d’une fréquence, pour un échantillon de taille n, selon la loi binomiale de paramètres n et p est :
avec
Remarque :
On admettra que si , cet intervalle de fluctuation est sensiblement le même que celui étudié en seconde.
4.3 Prise de décision à partir d’un échantillon
On considère une population dans laquelle on suppose que la proportion d’un caractère est p.
On observe la fréquence f de ce caractère dans un échantillon de taille n et on considère l’hypothèse « la proportion de ce caractère dans la population est p ».
On a alors la règle de décision suivante :
on considère que l’hypothèse n’est pas remise en question et on l'accepte au seuil de risque de 5 % ;
on rejette l’hypothèse au seuil de risque de 5 %.
Exemple :
20 répétitions : n = 20
probabilité du succès : p = 0,5
La probabilité d'obtenir 8 succès pour 20 répétitions
est environ 0,12
le nombre de succès
En abscisse :
la probabilité
En ordonnée :
d'obtenir ce nombre de succès
Exemples :
20 répétitions : n = 20
probabilité du succès : p = 0,1
20 répétitions : n = 20
probabilité du succès : p = 0,9
Exemples :
80 répétitions : n = 80
probabilité du succès : p = 0,4
200 répétitions : n = 200
probabilité du succès : p = 0,4