En passant à l’exponentielle et en utilisant le développement limité eu= 1 + O(u),on peut écrire que :
1
(2 k
n)k×2(1 −k
n)n−k=e−1
2
(k−n/2)2
n/4+O1
√n=e−1
2
(k−n/2)2
n/4×eO1
√n=e−1
2
(k−n/2)2
n/4×(1 + O(1
√n)) (9)
Il ne reste plus qu’à examiner le terme 1+εn
(1+εk)(1+εn−k):
Par définition des « ε», il existe une constante réelle A telle que εn<A
n,εk<A
ket εn−k<A
n−k.
Ce qui signifie que εn=O(1
n),εk=O(1
k)et εn−k=O(1
n−k).
On a supposé n > sup(a2;b2), ce qui implique que 0< a√n
2+n
2≤k≤b√n
2+n
2.
Par conséquent 1
b√n
2+n
2≤1
k≤1
a√n
2+n
2
.Ce qui s’écrit encore 1
n×2
b
√n+1 ≤1
k≤1
n×2
a
√n+1 On déduit de cet
encadrement que 1
k=O(1
n). On peut obtenir de même que 1
n−k=O(1
n). Ainsi tous les « ε»sont des O(1
n).
Ce qui permet d’affirmer que 1+εn
(1+εk)(1+εn−k)=O(1
n).
En réinjectant le résultat ci-dessus ainsi que les résultats (3) et (9) dans l’égalité (2), on obtient :
P(Xn=k) = 1
√2π×2
√n×e−1
2
(k−n/2)2
n/4×(1 + O(1
√n)) (10)
Remarque
On peut interpréter graphiquement le résultat ci-dessus avant de poursuivre la démonstration.
La densité de probabilité d’une loi normale d’espérance n
2et d’écart type √n
2a pour expression fn(x) = e−1
2
(x−n/2)2
n/4.
La relation (10) implique donc que, lorsque n tend vers +∞,P(Xn=k)∼fn(k).
Le graphique ci-dessous illustre cela.
Retour à la preuve
Grâce à l’égalité (10), on peut écrire que
P(a≤Zn≤b) = X
k∈In
P(Xn=k) = X
k∈In
1
√2π×2
√n×e−1
2
(k−n/2)2
n/4×(1 + O(1
√n))
La variable aléatoire Znprend pour valeur les nombres zk=k−n/2
√n/2pour kallant de 1 à n.
Si on note fla densité de probabilité de la loi normale N(0; 1) qui est, rappelons le, définie par f(x) = 1
√2π×e−x2/2
alors P(a≤Zn≤b) = Pk∈In
2
√n×f(zk)×(1 + O(1
√n)).
Notons i= min{k∈In}et j= max{k∈In}.
On a donc
P(a≤Zn≤b) =
j
X
k=i
2
√n×f(zk) +
j
X
k=i
2
√n×f(zk)×O(1
√n)
Pour démontrer le théorème de Moivre-Laplace,nous allons étudier la différence |P(a≤Zn≤b)−Rb
af(x)dx|
De ce qui précède et de l’inégalité triangulaire, on déduit que :
P(a≤Zn≤b)−Zb
a
f(x)dx≤
j
X
k=i
2
√n×f(zk)−Zb
a
f(x)dx
+
j
X
k=i
2
√n×f(zk)× |O(1
√n)|(11)
3