\documentclass[a4paper,10pt]{article} \usepackage{myXsim} \title{Loi binomiale} \date{Mars 2020} \begin{document} \setcounter{section}{1} \section{Loi binomiale} En classe, on a travaillé sur une série d'exercices où l'on retrouvait des situations similaires: une repétition d'évènements identiques. Ce genre de situattion sera modélisé par une loi binomiale, définie ci-dessous. \subsection*{Définition} La \textbf{loi de Bernoulli de paramètre $p$} notée $\mathcal{B}(p)$ est la loi de probabilité qui modélise les situations où il n'y a que 2 issues succès (qui a pour valeur 1) ou échec (qui a pour valeur 0). Le paramètre $p$ correspond à la probabilité d'un succès. Elle est donc définie par le tableau suivant \begin{center} \begin{tabular}{|c|*{2}{C{2cm}|}} \hline Valeurs & 1 & 0 \\ \hline Probabilité & p & 1-p \\ \hline \end{tabular} \end{center} \bigskip On a vu que pour simuler tout un vol, c'est à dire 53 passagers, il fallait répéter 53 fois la loi de Bernoulli. Les répétitions de loi de Bernoulli s'appellent \textbf{schéma de Bernoulli} et sont modéliser par la \textbf{binomiale}. \subsection*{Définition} La \textbf{loi Binomiale de paramètre $n$ et $p$} notée $\mathcal{B}(n;p)$ est la loi de probabilité qui modélise la répétition indépendantes et identiques de $n$ situations modélisées par une loi de Bernoulli de paramètre $p$. \bigskip Ces situations peuvent être représenté par un arbre de probabilité. \subsubsection*{Exemple} Dans une classe de 20 élèves, Sarah ne veut pas être interrogée sur son travail. Le professeur interroge au hasard 3 élèves qu'il choisit de façon indépendantes et identiques. On note $X$ le nombre de fois que Sarah est interrogée. \afaire{Quelle loi suit $X$? Représenter la situation avec un arbre de probabilité} \subsection*{Propriétés} Soit $X \sim \mathcal{B}(n, p)$ alors \begin{itemize} \item L'espérance de $X$ peut être calculée de la manière suivante: $E[X] = n\times p$ \item L'écart-type de $X$ se calcule: $\sigma = \sqrt{n p (1-p)}$ \end{itemize} \subsubsection*{Exemple} On reprend la variable aléatoire de l'exemple précédent: $X\sim \mathcal{B}(3, \frac{1}{2})$. Alors \begin{itemize} \item L'espérance est de $E[X] = $ \item L'écart type est donné par $\sigma = $ \end{itemize} \afaire{Faire les calculs} \end{document}