O2 - Schéma de Bernouilli et Loi binomiale (cours)

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Schéma de Bernouilli & Loi Binomiale
Un peu d’histoire avant de commencer…
I. Généralités
On considère  expériences aléatoires identiques successives. Si les résultats de chacune d’elles
ne dépendent pas des résultats des précédentes, on dit que ces expériences sont indépendantes.
Exemple : lors de tirages successifs avec remise, les expériences sont indépendantes.
II. Épreuves et loi binomiale
1) Définitions
On appelle épreuve de Bernoulli de paramètre, toute expérience aléatoire admettant deux
issues exactement :
• L’une appelée succès notée  dont la probabilité de réalisation est 
• L’autre appelée échec notée  ou  dont la probabilité de réalisation est 
Exemple :
Le lancer d’une pièce de monnaie équilibrée est une épreuve de Bernouilli de paramètre  
Le succès est indifféremment « obtenir PILE » ou « obtenir FACE ».
Jacques ou Jakok Bernoulli est un mathématicien et physicien suisse.
Né à Bâle en 1654, il se consacre à partir de 1976 à la physique et
aux mathématiques. Il enseigne à l'université de Bâle à partir de 1682, devenant
professeur de mathématiques en 1687. Il mérita par ses travaux et ses découvertes
d'être nommé associé de l'Académie des sciences de Paris (1699) et de celle
de Berlin (1701).
Il fut un des premiers à comprendre et à appliquer le calcul différentiel et intégral,
proposé par Leibniz, découvrit les propriétés des nombres dits depuis nombres de
Bernoulli et donna la solution de problèmes regardés jusque-là comme insolubles.
Il meurt en 1705.
Son œuvre majeure est Ars Conjectandi publiée après sa mort à Bâle en 1713, avec
une préface de son neveu Nicolas Bernoulli. Il y pose les principes du calcul
des probabilités et introduit les nombres de Bernoulli.

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2) Propriété : loi de Bernouilli
Dans une épreuve de Bernouilli de paramètre , si on appelle  la variable aléatoire prenant la
valeur 1 en cas de succès et 0 en cas d’échec, on dit que  est une variable de Bernouilli de
paramètre  et qu’elle suit la loi de Bernouilli de paramètre .
1
0
1
Son espérance est   
Sa variance est      
Et son écart-type est     
III. Schéma de Bernouilli
1) Définition 1
On appelle schéma de Bernouilli comportant  épreuves ( entier naturel non nul) de
paramètre , toute expérience consistant à répéter  fois de façon indépendante une même
épreuve de Bernouilli de paramètre .
Exemple :
3 lancers successives d’une pièce équilibrée, en appelant succès l’obtention de PILE constitue un
schéma de Bernouilli avec   3 et de paramètre  
Un schéma de Bernouilli peut être illustré par un arbre.
Loi de probabil
ité

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2) Définition 2
On considère un schéma de Bernouilli de épreuves ( entier naturel non nul), représenté par
un arbre.
 !""# $  $ %&
'()*+,-.)/)01),2*34"5!6
réalisant  succès lors de répétitions.
!78 %9
:  
Exemple :
Dans l’arbre ci-dessus, on a    et pour   , il y 1 seul chemin réalisant 0 succès donc
;
<
=
>  ; pour   , il y a 3 chemins réalisant 1 succès donc ;
<
> …
IV. [email protected]/)3;
C
D
>
1) Propriété 1
Pour tout entier naturel % E ,
&C
F'  )B&C C'  
2) Propriété 2
Pour tous entiers naturels "G# $  $ ,
&C
D'  & C CD'
3) Propriété 3
Pour tous entiers naturels "G# $  $  ,
&C
D'  9C D:H9C D:
IGJJ AAGJK47!"7""G8!"G4&
'J !"%
 E J"# $  $ .
Mais les calculs peuvent vite devenir fastidieux, c’est pourquoi on va se servir du triangle de
Pascal.

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V. Triangle de Pascal
L!6"!4"!8!"4&
'J % E J"#
 $  $ M"
N
G7 4"!" OJ!"!8!"44"!7"J!"!
8!"4
VI. Loi binomiale
1) Propriété
Dans un schéma de  épreuves de Bernouilli de paramètre , la variable aléatoire  qui prend
pour valeurs le nombre de succès obtenus a pour loi de probabilité :
P  D&C
D'
D CQD
J "# $  $ 
On dit que  suit une loi binomiale de paramètre  et est notée RC%.
Pour repérer une loi binomiale, trois conditions sont nécessaires :
- la répétition de l’expérience
- deux issues pour chaque expérience
- l’indépendance des résultats
2) Espérance et écart-type
L’espérance de la variable aléatoire X suivant une loi binomiale de paramètre n et p est
  et son écart type est S  

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Exercice corrigé
Une entreprise possède 50 ordinateurs. La probabilité qu'un ordinateur tombe en panne est de
0,01. On suppose que le fonctionnement d'un ordinateur est indépendant des autres.
1. Calculer la probabilité qu'aucun ordinateur ne tombe en panne.
On note  la variable aléatoire correspondant au nombre d'ordinateurs en panne.
On a alors   TUUVUWUXYUZ[
On considère l'épreuve de Bernouilli qui consiste à prendre un ordinateur au hasard parmi les50
ordinateurs de l'entreprise et ayant les issues possibles\ « l'ordinateur est en panne »
]^ : « l'ordinateur n'est pas en panne ».
On a  %]^  %  %YY.
Ces ordinateurs étant indépendants les uns des autres, la loi de probabilité de  suit la loi
binomiale de paramètres 50 et 0,01 notée aussi _ZU%.
2. Calculer la probabilité que 5 ordinateurs soient en panne.
On veut calculer    :
   9Z
:`%
=
`%YY
a=
 %YY
a=
 %bZ
3. Calculer la probabilité de l'évènement E : « au moins un ordinateur est en panne »
L'évènement E : « au moins un ordinateur est en panne » est le contraire de l'évènement
F : « Aucun ordinateur n'est en panne », c'est-à-dire tous fonctionnent.
 ;c> c %YY
a=
d %YZ
4. On note X la variable aléatoire donnant le nombre d'ordinateurs en panne parmi les 50
disponibles.
a) Que signifie    ? Calculer ensuite  
C'est la probabilité que 3 ordinateurs sur les 50 soient en panne.
   9Z
:`%
<
`%YY
a=Q<
 Yb`%
<
`%YY
ef
d %VV
b) Calculer  $  Interpréter ce résultat.
 $    H  H  VH  
 %YY
a=
H%`%YY
eg
H9Z
V:`%
`%YY
eh
H9Z
:`%
<
`%YY
ef
d %bYY
La probabilité que 3 ordinateurs au maximum soient en panne est de 0,699.
c) Calculer . Interpréter ce résultat.
 Z`%  %Z
En moyenne, il y aura 0,5 ordinateurs en panne dans l'entreprise.