Loi binomiale : exemples page 1 de 3 Loi binomiale : exemples I) Exemples de situations avec loi binomiale Quand on résout un problème, il faut savoir reconnaître les situations qui peuvent être modélisées avec la loi binomiale.Les mots importants sont “plusieurs" (plusieurs fois une même expérience), “indépendants”, “nombre de” (nombre de succès). Il faut qu’il y ait plusieurs expériences. Il faut que ces expériences soient indépendantes Il faut que ces expériences soient «identiques», c’est-à-dire que les propriétés et les calculs pour une expérience soient les mêmes que pour une autre. Il faut que la variable aléatoire qu’on étudie soit le nombre de fois où on obtient un certain événement considéré comme succès (même si ce «succès» consiste à perdre un million d’euros). L’événement (succès) concerne une expérience, et le «nombre de fois» concerne la totalité de toutes les expériences. Dans tous les exemples suivants, on demande quelle est la loi de probabilité de la variable aléatoire X (définie par « on s’intéresse à »). 1. Lancer 3 fois de suite une pîèce de monnaie. On s’intéresse au nombre de fois où on a obtenu "pile". 1 1 P (succès) = . Loi binomiale avec n = 3, p = . 2 2 2. Lancer simultanément 3 pîèces de monnaie. On s’intéresse au nombre de fois où on a obtenu «pile». 1 1 P (succès) = . Loi binomiale avec n = 3, p = . 2 2 Bien que les tirages soient simultanés, c’est équivalent au problème précédent car les pièces sont indépendantes et elles ont chacune leur identité physique. Même si, visuellement, on n’arrive pas à les discerner, il y a quand même une pièce a, une pièce b et une pièce c. Le résultat (a = pile, b = f ace, c = pile) doit être compté comme différent du résultat (a = f ace, b = pile, c = pile) même si tous les deux peuvent se résumer par : il y a deux fois «pile» et une fois «face». Et ce qui compte pour l’équiprobabilité, ce sont les résultats obtenus en tenant compte des identités physiques des pièces. 3. Lancer 5 fois de suite un dé. On s’intéresse au nombre de fois où le 2 est sorti. 1 1 P (succès) = . Loi binomiale avec n = 5, p = . 6 6 4. Lancer simultanément 5 dés. On s’intéresse au nombre de fois où un certain résultat est sorti. 1 1 P (succès) = . Loi binomiale avec n = 5, p = . 6 6 Bien que les lancers soient simultanés, on considère que les dés sont discernables ou peuvent être rendus discernables (par exemple, ils sont de couleurs différentes). C’est donc équivalent à 5 expériences successives indépendantes. C’est une convention usuelle de modélisation vérifiée expérimentalement, et elle n’est pas tout à fait évidente. 5. 5 tirages successifs d’une boule avec remise. On s’intéresse au nombre de fois où on a tiré une boule rouge. r P (succès) = (r nombre de rouges, k nombre total). Loi binomiale avec n = 5, k r p= . k 6. On lance 3 fois de suite deux pièces de monnaie. On s’intéresse au nombre de fois où on obtient deux «pile». 2 1 1 1 P (succès) = = . Loi binomiale avec n = 3, p = . 2 4 4 Attention : ici l’expérience élémentaire (schéma de Bernoulli) qui sert de base à la loi binomiale est elle-même composée : on lance deux pièces. C’est cette expérience composée qu’on effectue 3 fois, et c’est un événement de cette expérience composée qu’on considère comme «succès». Si au contraire on s’intéressait au nombre total de «pile» qu’on obtient pour les 6 1 lancers, il s’agirait d’une loi binomiale de paramètres n = 6 et p = . 2 7. Un appareil est formé de 5 composants identiques et indépendants, chacun pouvant être en panne avec la probabilité x. On s’intéresse au nombre de composants qui fonctionnent. P (succès) = 1 − x. Loi binomiale avec n = 5, p = 1 − x. Attention à bien interpréter ce qu’on appelle «succès» et à bien calculer la probabilité de succès en fonction des données. 8. Un mot est formé de 5 lettres. On s’intéresse au nombre de voyelles qu’il contient. Loi binomiale : exemples 6 6 . Loi binomiale avec n = 5, p = . 26 26 Modèle : un mot est obtenu par 5 tirages successifs d’une lettre avec remise dans l’alphabet qui comporte 26 lettres, dont 6 voyelles et 20 consonnes. Ici l’énoncé ne parle pas d’expérience répétée. Il faut prendre l’initiative d’imaginer une expérience équivalente. P (succès) = 9. Une famille comporte 5 enfants. On s’intéresse au nombre de filles. 1 1 P (succès) = . Loi binomiale avec n = 5, p = . 2 2 Modèle : on considère qu’une naissance est un tirage au sort avec deux possibilités équiprobables : fille ou garçon. Ce n’est sans doute statistiquement pas vrai, mais c’est une hypothèse raisonnable en l’absence d’autres informations. 10. Deux joueurs jouent 5 parties de tennis de suite. Ils ont chacun des probabilités fixes de gagner une partie (respectivement a pour le joueur A et 1 − a pour le joueur B). On s’intéresse au nombre de parties gagnées par A. P (succès) = a . Loi binomiale avec n = 5, p = a. 11. Un candidat répond au hasard aux 10 questions d’un QCM (chaque question étant de type vrai/faux, avec seulement ces deux réponses possibles). On s’intéresse au nombre de réponses justes. 1 1 P (succès) = . Loi binomiale avec n = 10, p = . 2 2 12. Un automobiliste rencontre trois feux de circulation successifs indépendants. On s’intéresse au nombre de feux qui sont verts. On suppose que la probabilité qu’un feu soit vert est v. P (succès) = v. Loi binomiale avec n = 3, p = v. II) Contre-exemples Les exemples qui suivent montrent des situations où il est faux de dire «la variable aléatoire X suit une loi binomiale» 13. Voici les règles d’un jeu : on lance une pièce de monnaie 3 fois de suite. A chaque lancer, si on obtient face on gagne 1 euro (gain algébrique : +1), si on obtient pile on perd 2 euros (gain algébrique : −2). On appelle X le gain algébrique total au bout des 3 lancers. X ne suit pas une loi binomiale car l’ensemble des valeurs distinctes qu’elle peut prendre n’est pas un ensemble d’entiers naturels successifs commençant à 0 et finissant à n. X ne s’interprète pas comme un «nombre de succès». Cependant, il y a bien sûr une relation entre X et le nombre de succès (nombre de fois où on obtient face, par exemple). Soit S la variable aléatoire : nombre page 2 de 3 de fois où on obtient face. Alors S suit une loi binomiale de paramètres n = 3 1 (nombre d’expériences) et p = (probabilité de succès pour une expérience). Avec 2 ces notations, on a la relation X = 1 × S − 2 × (3 − S) = 3S − 6 (il y a S succès qui rapportent chacun 1 euro et (3 − S) échecs qui «rapportent» chacun −2 euros). X +6 Inversement S = 3 On en déduit le tableau suivant k 3k − 6 0 −6 1 P (S = k) = P (X = 3k − 6) 23 1 −3 3 23 2 0 3 23 3 3 1 23 Les valeurs que peut prendre X sont −6, −3, 0, 3 et non pas 0, 1, 2, 3. Pour cette raison, on ne peut pas dire que X suit une loi binomiale. On pourrait être tenté de dire : «mais ce n’est pas important, le principal est de calculer les probabilités, et c’est bien les formules de la loi binomiale qu’on applique !». Oui, pour calculer les probabilités d’obtenir ces valeurs, on passe bien par l’intermédiaire des formules de la loi binomiale, mais on les applique à S et pas àX : a+6 . P (X = a) = P S = 3 D’ailleurs si on pense (faussement) que X suit une loi binomiale, on donnerait une réponse fausse à la question : «quelle est l’espérance de X ?». La formule de 3 l’espérance d’une loi binomiale est np. Ici on obtiendrait . Ce n’est pas l’espérance 2 3 de X, c’est celle de S. L’espérance de X est E(X) = − (vérifiez-le). 2 14. On tire successivement 4 fois de suite sans remise dans une urne contenant 4 boules rouges et 4 boules vertes. Soit X le nombre de boules rouges obtenues au bout des 4 tirages. Combien vaut P (X = 2) ? On ne peut pas appliquer la loi binomiale car ici les tirages successifs ne sont pas indépendants et ils ne se font pas dans les mêmes conditions. les expériences successives ne sont ni indépendantes ni identiques. donc 4 × (4 × 3) × (4 × 3) 2 La réponse est : . 8×7×6×5 Cette formule se justifie ainsi : choisir les 2 places des rouges, choisir les 2 rouges, choisir les 2 vertes. Ou bien, en raisonnant en termes de probabilités conditionnelles (avec un arbre de probabilités) : 4 4 3 4 3 × × × × 2 8 7 6 5 Loi binomiale : exemples page 3 de 3 • Autre méthode : du point de vue des probabilités, le problème est équivalent à : on tire simultanément 4 boules dans l’urne, quelle est la probabilité d’avoir exactement 2 rouges ? (cette équivalence n’est pas une évidence a priori). 4 4 2 2 La réponse est alors : . Vérifier que c’est bien égal à la réponse précédente. 8 4 15. On lance un dé de manière répétée jusqu’ à obtenir un 6 (et dès qu’on a obtenu un 6, on s’arrête). Dans cette expérience, on appelle X le nombre de lancers. Quelle est la loi de probabilité de X ? La loi de X n’est pas binomiale pour plusieurs raisons : - le nombre de lancers n’est pas fixe - la question n’est pas : «quel est le nombre de succès ?» (où le succès serait d’obtenir 6), mais «quel est le nombre d’expériences à effectuer pour obtenir un succès pour la première fois ?». - les valeurs que peut prendre X ne sont pas en nombre fini. Quel que soit n, il se peut qu’on n’obtienne aucun 6 en n expériences. Donc l’ensemble des valeurs de X est N∗ tout entier. La loi est la suivante : pour obtenir X = n, il faut d’abord commencer par n − 1 résultats tous différents de 6, puis obtenir un 6 pour finir. Ici il est important que ce soit dans cet ordre. La place du 6 est imposée : il est en dernière position. Comme les expériences sont indépendantes, le résultat s’obtient par produit de probabilités : n−1 5 1 Pour n > 1 : P (X = n) = × . 6 6 Remarque : somme des probabilités. Si on pose pn = P (X = n), pn est une suite n 5 1− 5 1 6 géométrique de raison . Si on calcule sn = p1 + · · · + pn , on trouve × 5 6 6 1− 6 On démontre alors que lim sn = 1, ce qui correspond à la propriété : «la somme n→+∞ des probabilités vaut 1». Vérifiez que vous savez bien faire tous ces calculs.