Lois de Probabilité Discrètes

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1 Lois de Probabilité Discrètes
STAT D103 Esteban Callejas Perez H.4.145

2 Une permutation permettre connaitre de combien façons distinctes peut-on organiser 𝑛 choses différentes. Alors, le nombre de permutations possibles de 𝑛 choses est: 𝑛!=factorial de 𝑛 Etant donné 𝑛 individus, quel est le nombre de sous-ensembles non ordonnés de 𝑟 individus choisis parmi eux ? Un tel sous-ensemble non ordonné est appelé́ une combinaison. Le nombre de combinaisons de 𝑟 individus choisis parmi 𝑛 est égal à: 𝐶 𝑛 𝑟 = 𝑛 𝑟 = 𝑛! 𝑟! 𝑛−𝑟 !

3 Distribution Uniforme (discrete)
Avec l’ensemble 𝒱 de 𝑛 valeurs possibles que peut prendre la v.a. 𝑋: 𝒱= 𝑎,𝑏,⋯,𝑛 Pour tout 𝑥∈𝒱: 𝑝 𝑥 =𝑃 𝑋=𝑥 = 1 𝑛 Notation: 𝑋~𝒰 𝑎,𝑏,⋯,𝑛 Si la v.a. 𝑋 suit une Distribution Uniforme de taille 𝑛, alors: 𝐸 𝑋 = 𝑎+𝑛 2 et 𝑉 𝑋 = 𝑏−𝑎+1 2 −1 12

4 Le Schema Bernoulli Soit une expérience aléatoire ℰ au cours de laquelle soit l'événement 𝐸 se réalise. Désignons par 𝑝 (avec 0<𝑝<1) la probabilité́ de réalisation et par 𝑞=1−𝑝 la probabilité́ de non réalisation: 𝑝=𝑃 𝐸 et 𝑞=1−𝑝=𝑃 𝐸 . La v.a. 𝑋 prenant la valeur 1 en cas de succès (c'est-à-dire si 𝐸 se réalise) et la valeur 0 en cas d'échec (c'est-à-dire si 𝐸 ne se réalise pas) suit la loi de Bernoulli de paramètre 𝑝. Sa D.P.1 se caractérise comme suit : l'ensemble des valeurs possibles de 𝑋 est 𝒱= 0,1 𝑝 1 =𝑃 𝑋=1 =𝑝 𝑝 0 =𝑃 𝑋=0 =1−𝑝=𝑞 𝑋 est une variable de Bernoulli de paramètre 𝑝, ou encore une variable indicatrice de la réalisation de l'événement 𝐸. Si la v.a. 𝑋 suit la Loi de Bernoulli de paramètre 𝑝, alors: 𝐸 𝑋 =𝑝 et 𝑉 𝑋 =𝑝𝑞=𝑝 1−𝑝

5 Distribution Binomiale
Soit une expérience aléatoire ℰ. Au cours de l’expérience aléatoire ℰ: soit l'événement 𝐸 se réalise (succès): 𝑃 𝐸 =𝑝 soit l'événement particulier 𝐸 ne se réalise pas (échec): 𝑃 𝐸 =1−𝑝=𝑞 On répète cette expérience aléatoire ℰ, 𝑛 fois, sous des conditions parfaitement identiques et de manière indépendante, de telle sorte que la probabilité de succès (la probabilité que 𝐸 se réalise) reste égale à 𝑝 et la probabilité d'échec (la probabilité que 𝐸ne se réalise pas) reste égale à 𝑞 à chacune des répétitions de ℰ. La v.a. 𝑋 correspondant au nombre de succès (c'est-à-dire au nombre de fois que l'événement 𝐸 se réalise) au cours des 𝑛 répétitions de l'expérience ℰ possède la D.P.1 suivante : l'ensemble des valeurs possibles de 𝑋 est 𝒱= 0,1,2,⋯,𝑛 pour tout 𝑥∈𝒱: 𝑝 𝑥 =𝑃 𝑋=𝑥 = 𝑛 𝑥 𝑝 𝑥 𝑞 𝑛−𝑥 (cf. la formule du binôme).

6 𝒱={0,1} et 𝑃 𝑋=0 =1−𝑝=𝑞 et 𝑃 𝑋=1 =𝑝
Nous constatons que cette distribution – appelée Distribution Binomiale – est entièrement spécifiée dès que l'on connaît 𝑛 (le nombre de répétitions de l'expérience aléatoire ℰ et aussi la plus grande valeur possible de 𝑋) et 𝑝 (la probabilite de succès), appelés respectivement l'exposant et le paramètre de la loi binomiale. C'est pourquoi on indique que 𝑋 admet une distribution Binomiale définie par 𝑛 et 𝑝 au moyen de la notation suivante : 𝑋~𝐵𝑖𝑛 𝑛,𝑝 ou 𝑋~ℬ 𝑛,𝑝 La v.a. 𝑋 sera aussi appelée variable binomiale. Et si 𝑋~ℬ 𝑛,𝑝 , alors 𝐸 𝑋 =𝑛𝑝 et 𝑉 𝑋 =𝑛𝑝𝑞 Cas particulier: Quand 𝑛=1, on a la distribution de Bernoulli. 𝒱={0,1} et 𝑃 𝑋=0 =1−𝑝=𝑞 et 𝑃 𝑋=1 =𝑝

7 Distribution Hypergeometrique
Si l'on prélève individus « au hasard » dans une population (c'est-à-dire de telle façon que tous les individus de cette dernière aient la même probabilité́ d'être choisis), et: si ce prélèvement est fait avec remise (chaque individu sélectionné ne retourne pas, après l’observation, dans la population avant la sélection de l'individu suivant). si l'observation d'un individu consiste à enregistrer le fait qu'il possède (succès) ou non (échec) une certaine propriété. Alors le nombre de succès obtenus à la fin de ces 𝑛 prélèvements est une v.a. distribuée selon une loi Binomiale. Si, au contraire, ces prélèvements se font sans remise (chaque individu observé est écarté par la suite) dans une population de individus, le nombre de succès est alors une v.a. admettant une loi Hypergéométrique.

8 𝑝= 𝑀 𝑁 ⟹𝑀=𝑝𝑁 et ainsi 𝑀−𝑁=𝑁 1−𝑝
Si dans une population de 𝑁 éléments: 𝑀 éléments possèdent une certaine propriété. 𝑁−𝑀 éléments ne possèdent pas cette certaine propriété. On prélevé au hasard sans remise 𝑛 éléments dns la population: 𝑋 nombre d’éléments possédant la propriété parmi les 𝑛 éléments prélevés. 𝒱= 𝑎,𝑎+1,⋯,𝑏 l’ensemble des valeurs possibles de 𝑋. (𝑎= max 0,𝑛− 𝑁−𝑀 max 0,𝑛− 𝑁−𝑀 et 𝑏= min 𝑛,𝑀 ) Pour tout 𝑥∈𝒱: 𝑝 𝑥 =𝑃 𝑋=𝑥 = 𝑀 𝑥 𝑁−𝑀 𝑛−𝑥 𝑁 𝑛 On appelle 𝑝 la proportion d’éléments possédant la propriété. 𝑝= 𝑀 𝑁 ⟹𝑀=𝑝𝑁 et ainsi 𝑀−𝑁=𝑁 1−𝑝

9 Il s'ensuit que la loi de 𝑋 est entièrement spécifiée dès que l'on connaît 𝑁, 𝑛 et 𝑝. C'est pourquoi on représente la distribution géométrique d'une v.a. 𝑋 par la notation: 𝑋~ℋ 𝑁,𝑛,𝑝 Et 𝑋 est appelée une variable Hypergéométrique. On vérifie par ailleurs que: 𝐸 𝑋 =𝑛𝑝 et 𝑉 𝑋 =𝑛𝑝 1−𝑝 𝑁−𝑛 𝑁−1