Première S - Schéma de Bernoulli – Loi binomiale
l'arbre réalisant succès lors des répétitions. Par convention. = 1. Exemples. Exemple : Dans l'arbre représenté ci-
5. Quelques lois discrètes
Une épreuve de Bernoulli est une expérience aléatoire dont le résultat peut être soit un succ`es soit un échec
LOI BINOMIALE
LOI BINOMIALE. I. Schéma de Bernoulli. 1) Définition. Exemples : a) On lance un dé 5 fois de suite et on note à chaque fois le résultat. On répète ainsi.
LOI BINOMIALE
p est appelé le paramètre de la loi de Bernoulli. Exemples : Dans les exemples présentés plus haut : 1) p = 1. 2.
Succession dépreuves indépendantes Loi binomiale
3.2 Schéma de Bernoulli – Loi binomiale . Exemple : Une urne contient 4 boules rouges 3 boules vertes et deux boules noires. On tire successivement.
De la loi de Bernoulli à la loi normale en suivant le programme de
Exemples. La loi binomiale apparaît comme un compteur (une somme de. Bernoulli) elle apparaît aussi assez naturellement dans les. "systèmes en parallèle" :.
Exercices-STMG-Loi-Bernoulli.pdf
Loi de Bernoulli et arbre pondérés. 0.1 Arbres pondérés. Exercice 1. Une expérience aléatoire est représentée par l'arbre ci-dessous. Dans celui-ci A et B.
Loi de Bernoulli et loi binomiale cours
http://mathsfg.net.free.fr/premiere/1S2011/binomiale/binomialecours1S.pdf
LOI DE BERNOULLI (Partie 1)
1) Par exemple la probabilité de tirer un chemisier vert est égale à 0
Estimation paramétrique
que la loi de X appartient au modèle {P? ? ? ?}. Par exemple dans le modèle de Bernoulli
[PDF] Première S - Schéma de Bernoulli – Loi binomiale - Parfenoff org
Exemples : 1) On considère l'expérience suivante : On lance 10 fois de suite un dé bien équilibré dont les faces sont numérotées de 1
[PDF] LOI BINOMIALE - maths et tiques
Définition : Une épreuve de Bernoulli est une expérience aléatoire à deux issues que l'on peut nommer "succès" ou "échec" Exemples : 1) Le jeu du pile ou face
[PDF] De la loi de Bernoulli à la loi normale en suivant le programme de
Exemples La loi binomiale apparaît comme un compteur (une somme de Bernoulli) elle apparaît aussi assez naturellement dans les "systèmes en parallèle" :
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Loi de Bernoulli 2 Loi binomiale 3 Loi géométrique 4 Loi hypergéométrique 5 Loi de Poisson MTH2302D: Lois discr`etes
[PDF] Loi binomiale 1 Loi de Bernoulli
La loi de est appelée loi binomiale de paramètres et Exemple A On lance trois fois de suite une pièce truquée telle que la proba- bilité d'obtenir pile soit
[PDF] MODULE 7 LOIS PROBABILITÉ PROBABILITÉ - Université du Québec
struire" les probabilités mais simplement à identifier le modèle et à utiliser les résultats Il est aussi connu comme étant la loi de Bernoulli ou
[PDF] Première ES Cours Loi binomiale et applications 1 I Loi de Bernoulli
est le nombre de chemins réalisant k succès pour n répétitions dans l'arbre d'un schéma de Bernoulli Exemple : 2 1 = 2
[PDF] Loi de Bernoulli et loi binomiale cours première S - Mathsfg
Loi de Bernoulli et loi binomiale cours classe de première S Exemple : TI : Prompt P NbreAleatoire() > T If T
[PDF] 1 Loi Uniforme 2 Loi de Bernouilli
Donner le paramètre de cette loi de Bernoulli Exercice 4) 1 On jette une pièce dont la probabilité d'apparition de Pile est 2/3
[PDF] LEÇON N? 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale Exemples
Si une variable aléatoire réelle X suit une loi de Bernoulli alors on note ? (X) = S(p) où p désigne la probabilité du succès Exemples :
Comment expliquer la loi de Bernoulli ?
De manière générale, la loi de Bernoulli est la loi de la variable aléatoire qui code le résultat d'une épreuve qui n'admet que deux issues (épreuve de Bernoulli) : 1 pour « succès », 0 pour « échec », ou quel que soit le nom qu'on donne aux deux issues d'une telle expérience aléatoire.Comment rédiger une loi de Bernoulli ?
On réalise une épreuve de Bernoulli dont le succès S a pour probabilité p. Une variable aléatoire X est une variable aléatoire de Bernoulli lorsqu'elle est à valeurs dans {0;1} où la valeur 1 est attribuée au succès. On dit alors que X suit la loi de Bernoulli de paramètre p. Autrement dit, on a P(X=1)=p et P(X=0)=1?p.Quelle est la différence entre la loi binomiale et la loi de Bernoulli ?
Pour chaque expérience appelée épreuve de Bernoulli, on utilise une variable aléatoire qui prend la valeur 1 lors d'un succès et la valeur 0 sinon. La variable aléatoire, somme de toutes ces variables aléatoires, compte le nombre de succès et suit une loi binomiale.- Si l'épreuve est répétée n fois dans les conditions du schéma de Bernoulli, c'est-à-dire que les épreuves sont identiques et indépendantes, alors la probabilité d'obtenir k succès est : La loi de probabilité de la variable aléatoire X égale au nombre de succès est appelée la loi binomiale de paramètres n et p.
Schéma de Bernoulli - Loi binomiale
I) Epreuve et loi de Bernoulli
1) Définition
On appelle épreuve de Bernoulli de paramètre , toute expérience aléatoire admettant deux issues exactement :• L'une appelée succès notée ࡿ dont la probabilité de réalisation est
• L'autre appelée échec notée ࡱ ou ࡿ dont la probabilité de réalisation estExemples
Exemples
1) Un lancer de pièce de monnaie bien équilibrée est une épreuve de Bernoulli de
paramètre ( le succès S étant indifféremment " obtenir PILE » ou " obtenirFACE » ).
2) Un lancer de dé cubique bien équilibré dont les faces sont numérotées de 1 à 6, dans
lequel on s'intéresse à l'apparition de S : " obtenir un 1» est une épreuve de Bernoulli
de paramètre et la probabilité de ܵ3) Extraire une carte d'un jeu de 32 cartes et s'intéresser à l'obtention d'un as est une
épreuve de Bernoulli de paramètre
et la probabilité de ܵIllustration
Note historique : Jacques Bernoulli est un mathématicien suisse (1654 - 1705)2) Propriété : loi de Bernoulli
Dans une épreuve de Bernoulli de paramètre , si on appelle X la variable aléatoire prenant la valeur 1 en cas de succès et 0 en cas d'échec, on dit que X est une variable de Bernoulli de paramètre , elle suit la loi deBernoulli de paramètre :
1 0 son écart type est ı (X) =II) Schéma de Bernoulli
1) Définition 1 : Schéma de Bernoulli
On appelle schéma de Bernoullicomportant épreuves (entier naturel non nul) de paramètre , toute expérience consistant à répéter fois de façon indépendantes une même épreuve de Bernoulli de paramètre .Exemples
Exemples :
1) 5 lancers successifs d'une pièce bien équilibrée, en appelant succès l'obtention de
PILE constitue un schéma de Bernoulli avec
ൌ et de paramètre ൌ2) 10 lancers de dé cubique bien équilibré dont les faces sont numérotées de 1 à 6, en
appelant succès l'apparition de S : " obtenir un 1» constitue un schéma de Bernoulli avec ݊ ൌ ͳͲ et de paramètre ൌRemarques :
• Un schéma de Bernoulli peut être illustré par un arbre (ci-dessous cas de = 3)
• Un résultat est une liste de ݊ issues ܵ ou ܵҧ ( par exemple {ܵ, ܵҧ, ܵҧ, ܵ, ܵ
schéma à 5 épreuves ) • Le chemin codé ܵ ܵҧ ܵҧ ܵ ܵIllustration :
2) Définition 2
On considère un schéma de Bernoulli de épreuves (entier naturel non nul), représenté par un arbre.Pour tout
entier naturel , On note ቀ ቁle nombre de chemins de l'arbre réalisant succès lors des répétitions.Par convention
ቁ = 1Exemples
Exemple :
Dans l'arbre représenté ci-dessus on a : ݊ = 3 et Pour ݇ = 0 , il y a 1 seul chemin réalisant 0 succès donc ቀ͵Ͳቁ = 1
Pour ݇ = 1 , il y a 3 chemins réalisant 1 succès donc ቀ͵ͳቁ = 3
Pour ݇ = 2 , il y a 3 chemins réalisant 2 succès donc ቀ͵ʹቁ = 3
Pour ݇ = 3 , il y a 1 seul chemin réalisant 3 succès donc ቀ͵͵ቁ = 1
III) Propriétés des ቀ
1) Propriété 1
Pour tout entier naturel , 0 , ቀ ቁ = 1 et ቀ ቁ = 1Justification :
Dans un arbre, un seul chemin conduit à 0 succès lors de doncͲቁ = 1
Dans un arbre, un seul chemin conduit à
donc݊ቁ = 1
2) Propriété 2
Pour tous entiers naturels et tels que ቀJustification :
Si݊ = 0, Ͳ ݇ ݊ donne ݇ = 0 , la propriété est vérifiée grâce à la convention
donnée dans la définition plus haut. Si ݊ > 0, alors sur l'arbre représentant le schéma de ݊ épreuves de Bernoulli ቀ݊݇ቁest le
nombre de chemins réalisant݇ succès donc aussi ݊Ȃ݇ échecs.
Par ailleurs,
െቁ est le nombre de chemins réalisant െ succès.Par symétrie de l'arbre, on a donc
3) Propriété 3
Justification :
݇ቁ est le nombre de chemins réalisant݇ succès dans un schéma de Bernoulli à ݊
répétitions.Ces ݇succès sont obtenus :
• d'une part en réalisant ݇Ȃͳsuccès lors des ݊Ȃͳpremières épreuves suivis d'un succès lors de la dernière épreuve ce qui représente݇െͳቁ x 1 chemins dans l'arbre.
• D'autre part en réalisant ݇ succès lors des ݊Ȃͳ premières épreuves ce qui représente݇ቁ chemins dans l'arbre.
D'où
Remarque importante:
Ces trois propriétés permettent de calculer les valeurs de ቀ ቁ pour tout entier naturel et pour tout tel que Exemple
Calculer
͵ቁ propriété 3
ʹቁͳ propriété 2 et propriété 1ʹቁͳ propriété 3
ͳቁ͵ͳ propriété 3 et propriété 1 = 3 + 3 +3 +1 = 10 propriété 1 On comprend que ces calculs peuvent devenir fastidieux, c'est pourquoi on se servira du résultat établi par Blaise Pascal dans le triangle suivant :IV) Triangle de Pascal
Ce tableau triangulaire donne la valeur des ቀ ቁ pour tout entier naturel et pour tout tel que à l'intersection de la ligne portant la valeur de n et de la
colonne portant la valeur de .Remarque :
Ce tableau peut être poursuivi pour toutes valeurs de ݊ et de݇ k n0 1 2 3 4 5 6 7
0 1 1 1 12 1 2 1
3 1 3 3 1
4 1 4 6 4 1
5 1 5 10 10 5 1
6 1 6 15 20 15 6 1
7 1 7 21 35 35 21 7 1
Valeur de ቀ
Propriété 1 Propriété 3 Propriété 16 + 4 = 10
La propriété 2 est illustrée par la symétrie existant sur chacune des lignes du tableauV) Loi binomiale
1) Propriété
Dans un schéma de épreuves de Bernoulli de paramètre , la variable aléatoire ࢄ qui prend pour valeurs le nombre de succès obtenus à pour loi de probabilité :P(ࢄൌ ) = ቀ
pour tout entier tel que On dit que ࢄ suit une loi binomiale de paramètres et , notée B( , )Justification :
Dans un schéma de ݊ épreuves de Bernoulli la variable qui compte les succès prend pour valeurs 0, 1, 2,....,Pour un entier
݇ compris entre 0 et ݊, l'événement (ܺ les chemins qui comportent ݇ succès et ݊Ȃ݇ échecs, il y en a ቀ݊Chacun de ces chemins comporte
݇ fois ܵ et ݊Ȃ݇ fois ܵ
Il en résulte que P(ܺ
Exemples :
1) On considère l'expérience suivante : On lance 10 fois de suite un dé bien équilibré
dont les faces sont numérotées de 1 à 6. On appelle X la variable aléatoire qui prend la valeur correspondant au nombre de fois où la face 1 apparaît. a) Quelle est la loi suivie par la variable ܺ b) Quelle est la probabilité de l'événement ܺ c) Quelle est la probabilité que la face 1 apparaisse au moins 1 fois ?Solution :
a) Les lancers étant identiques et indépendants ܺ paramètres݊ = 10 et = ଵ
B(ͳͲ , b) P( ܺ A u w x A y = 120 xͷ 0,155c) L'événement " la face 1 apparaît au moins une fois » correspond à l'événement
" ܺ 1 » qui a pour événement contraire " ܺDonc on a P( ܺ 1 ) = 1 - P ( ܺ
A 4 9 A 540,838
2) Deux joueurs Alain et Bernard s'affrontent dans un tournoi de tennis. Alain et Bernard
jouent 9 matchs. La probabilité qu'Alain gagne un match est 0,6.Le vainqueur est celui qui gagne le plus de matchs. Soit ܺ gagnés par Bernard. a) Quelle est la loi suivie par ܺ b) Ecrire l'événement " Bernard gagne le tournoi » à l'aide deܺ probabilité.Solution :
a) Les matchs étant identiques et leurs résultats indépendants ܺ binomiale de paramètres b) Bernard gagne le tournoi si il gagne au moins 5 matchs, donc si l'événement Or P(ܺ 5) = P(ܺ = 5) + P(ܺ= 6 ) + P(ܺ = 7) + P(ܺ = 8) +P(ܺP(ܺ
P(X 5) 0,267
2) Espérance, Ecart type
L'espérance de la variable aléatoire X suivant une loi binomiale de paramètres et est E(X) = et son écart type estı(X) =
Exemples
Dans l'exemple 1) précédent
E(ܺ
1,67 et ı ( ܺ H 9 9 1,18Dans l'exemple 2) précédent
E(ܺ
= 3,6 et ı (ܺ 1,47quotesdbs_dbs35.pdfusesText_40[PDF] loi uniforme exemple
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