BTSA 1 VO LOIS DE PROBABILITE I. Loi binomiale 1. Exemple On lance un dé non pipé 7 fois de suite. On gagne à chaque fois que l’on observe 6 sur la face supérieure. A chaque lancer, il n’y a que deux issues possibles : on obtient 6 (succès) ou on n’obtient pas 6 (échec). Les 7 lancers sont indépendants les uns des autres. On répond à la question suivante : « Quelle est la probabilité d’obtenir 3 fois le chiffre 6 sur les 7 lancers ? ». Lors d’un lancer, la probabilité d’obtenir un succès est p = 1/6. La probabilité d’obtenir un échec est q = 5/6. Obtenir 3 fois le chiffre 6 correspond à 3 succès (S) et 4 échecs (E). p = (1/6)3 x (5/6)4 Ce peut être SSSEEEE ou SSEEEES. Il faut compter toutes les façons de placer les 3 succès sur les 7 épreuves. Il y a C 73 possibilités. Conclusion : La probabilité d’obtenir 3 succès est de : C73 x (1/6)3 x (5/6)4 2. Généralisation On considère une épreuve n’ayant que deux issues : Succès S ou Echec E. Probabilité du succès : p Probabilité de l’échec : q = 1 – p. On répète n fois cette épreuve de façon indépendante. Soit X la v.a. dénombrant les succès. Probabilité de k succès sur n épreuves: p(X = k) = Cnk pk qn-k La loi de probabilité de X est la loi binomiale de paramètres n et p, notée B (n ; p). 1 Exemple : Un centre automobile-club teste les organes de sécurité des voitures. On constate que 3% des voitures sont à immobiliser. Sur 50 voitures, quelle est la probabilité d’en avoir 5 à immobiliser ? 3. Espérance mathématique d’une v.a. binomiale E(X) = n.p 4. Variance et écart-type d’une v.a. binomiale V(x) = n.p.q σ(X) = √V Remarque : lorsqu’on extrait n individus d’une population de taille N (n << N) le mode de tirage (avec ou sans remise) importe peu. On considère que la variable X suit une loi binomiale. II. Loi de Poisson 1. Définition La v.a de Poisson est une v.a qui prend des valeurs entières. k = 0, 1, 2… m>0 p(X = k) = e-m x mk k! 2. Espérance mathématique d’une loi de Poisson E(X) = m 2 3. Variance et écart-type d’une loi de Poisson V(x) = m σ(X) = √V 4. Conditions d’application On utilise la loi de Poison comme approximation de la loi binomiale lorsque n > 50, p < 0,1 et np de l’ordre de quelques unités. Le paramètre de la loi de Poisson est m = np. 5. Application Soit X la v.a. représentant le nombre de pannes dans une chaîne de fabrication en une journée. On admet que X suit le modèle de Poisson de paramètre m = 2,5. Déterminer la probabilité des événements. 1. En 2 jours, il a 2 pannes. 2. En 1 jour, il y a au moins 3 pannes. 3 III. Loi Normale 1. V.a. continue V.a. continue : ensemble de définition est un intervalle. La distribution de probabilité d’une variable continue est alors définie par sa fonction de répartition F définie par : F(x) = Prob (X < x) 2. Densité de probabilité La densité moyenne de probabilité sur l’intervalle [x ; y] est : F(x ; y) = F(y) – F(x) y-x 3. Loi normale La v.a. normale est une variable continue pouvant prendre n’importe quelle valeur R, avec la densité de probabilité : m est la moyenne de X et σ est l’écart-type de X. La fonction de répartition est donc : F(x) = Prob (X<x) = ∫ f(t) . dt Cela correspond à l’aire comprise entre la courbe, l’axe des abscisses et la droite x = a. 4 4. Loi normale centrée réduite Une v.a. U est dite normale centrée réduite si m = 0 et σ = 1. Densité de probabilité : Fonction de répartition : Nous n’effectuons pas le calcul, nous utilisons la table : Fonction de répartition de la variable normale centrée réduite Φ(U) = Prob (U ≤ u) Calculs : Si a > 0 : Prob (U >a) = 1 – Prob (U < a) = 1 – Φ(a) Prob (U < -a) = Prob (U > a) = 1 – Prob (U < a) = 1 – Φ(a) Prob (U > -a) = Prob (U < a) = Φ(a) Si a < b : Prob (a < U < b) = Prob (U < b) – Prob (U < a) Exemple : Soit X une v.a. suivant la loi N (0 ; 1). Donner : Prob (X ≤ 1,52) = Prob (X > 0,92) = Prob (-0,21 ≤ X ≤ 1,32) = Calculer t sachant que : Prob (X ≤ t) = 0,6985 Prob (X ≤ t) =0,1814 5 5. Loi normale quelconque Si X est une v.a. dont la loi de probabilité est la loi normale de moyenne m et d’écart-type σ alors : U = (X – m) / σ Est la v.a. qui suit la loi normale centrée réduite. Application : X une v.a. suivant une loi normale de moyenne m = 50 et d’écart-type σ = 7. Calculer : Prob (X < 60) Prob (35 < X < 63) IV. Approximation de la loi binomiale par la loi normale On considère que si n> 50 et p Є [0,1 ; 0,9] : la loi binomiale peut être approchée par une loi normale de moyenne m = np et d’écart-type σ = √ n.p.q . 1. Exemple X est une v.a. dont la loi de probabilité est la loi binomiale de paramètres n = 60 et p = 0,4. Calculer Prob (23 ≤ X ≤ 26) 6 L’approximation n’est pas satisfaisante, on fait une correction de continuité. D’où : 2. Généralisation Prob (a ≤ X ≤ b) = Prob ( a – 0,5 – m < U < b + 0,5 – m ) σ σ Remarque : - il est impératif d’avoir des inégalités au sens large (≥) 7