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2025-03-16 18:05:45 +01:00

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loi de probabilités discrète
s/maths/probabilités

[!definition] Définition Une variable aléatoire réelle X suit une loi binomiale de paramètres n \in \mathbb{N}, p \in [0, 1] si : \boxed{\mathbb{P}_{X}= \sum\limits_{k=0}^{n}\binom{n}{k}p^{k}(1-p)^{n-k}\delta _{k}} On note alors X \sim B(n, p) ^definition

Propriétés

[!proposition] Remarque On a bien : \displaystyle\sum\limits_{k=0}^{n} \left( \binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k} \right)= (p + 1-p)^{n} = 1

[!proposition]+ Soit n \in N, p \in [0, 1] Soient X_1, \dots, X_{n} indépendantes et de même loi B(p) (Loi de Bernoulli) Si X = \sum\limits_{i = 1}^{n}X_{i} (nombre de succès) Alors X \sim B(n, p)

[!démonstration]- Démonstration Soit k \in [\![0; 1]\!] \begin{align} \mathbb{P}(X = k) &= \mathbb{P}\left( \bigcup _{\substack{C = (C_1, \dots, C_{n}) \in \{ 0, 1 ^{n}\}\\ \text{avec } \sum\limits_{i = 1}^{n}C_{i} = k}} \{ X_1=C_1, \dots, X_{n}=C_{n} \} \right) \\&= \sum\limits_{\substack{C \in \{ 0, 1 ^{n}\}\\ \sum\limits C = k}} \mathbb{P}(X_1=C_1, \dots, X_{n}=C_{n}) \\&= \sum\limits_{\substack{C \in \{ 0, 1 \}^{n}\\\sum\limits C = k}} \left( \mathbb{P}(X_1 = C_1)\cdot \cdots \cdot\mathbb{P}(X_{n} = C_{n})\right) \\&= \sum\limits_{\substack{C \in \{ 0, 1 \}^{n}\\ \sum\limits C = k}} p^k(1-p)^{n-k} \\&= p^k(1-p)^{n^k} \sum\limits_{\substack{C \in \{ 0, 1 \}^{n}\\ \sum\limits_{i=1}^{n}C_{i} = k}} 1 \\&= \binom{n}{k}p^{k}(1 - p)^{n - k} \end{align}

Exemples