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Binomiale

Dans cette vidéo, nous apprenons comment utiliser les diagrammes en barre pour représenter les lois binomiales. 

Dans le premier exemple, nous avons une loi binomiale dont la probabilité de succès (P) est de 0,4 et nous devons estimer l'espérance. La loi binomiale n'est symétrique que lorsque la probabilité est de 0,5, donc elle n'est pas symétrique dans ce cas. Cependant, en estimant, nous pouvons dire qu'elle est centrée autour de 10, étant donné qu'il s'agit d'un entier. Donc, l'espérance (E2x) est estimée à 10. Ensuite, nous devons déterminer une valeur possible pour N. L'espérance est donnée par N x P, donc si E2x est égal à 10, alors N est égal à 10/P, ce qui donne 25 répétitions.

Ensuite, nous avons une deuxième loi binomiale et nous devons la comparer à la première. Nous remarquons que celle-ci est plus resserrée que l'autre, ce qui signifie que son écart-type est plus faible. L'écart-type mesure l'écart à la moyenne. Plus l'écart-type est élevé, plus nous aurons des valeurs éloignées de l'espérance. Les valeurs importantes à retenir sont l'espérance (NxP), la variance (NPx-P) et l'écart-type (racine carrée de la variance). Comme l'écart-type est plus faible dans la deuxième courbe et que N est le même, cela signifie que Px-P est plus faible.

Enfin, nous avons un exercice supplémentaire où nous devons déterminer quelle valeur de P est la plus faible. En utilisant la fonction f2x = x * (1-x), nous trouvons que l'écart-type maximum est atteint lorsque la probabilité vaut 1,5. Cela est normal car il y a autant de chances d'échec que de réussite, ce qui entraîne des résultats très variables.

En conclusion, cette transcription de la vidéo explique comment utiliser les diagrammes en barre pour représenter les lois binomiales et fournit des informations sur l'estimation de l'espérance, la détermination de N, la comparaison des lois binomiales et la lecture des informations sur un diagramme en barre.

Alors on va voir maintenant comment on peut utiliser les diagrammes en barre des lois binomiales. Là on a un premier exemple, ici en bleu, d'une certaine loi binomiale dont on sait que P, la probabilité de succès, vaut 0,4 mais on ne sait pas combien vaut N. Donc là, première question, il faut estimer combien vaut l'espérance. Alors attention, la loi binomiale n'est pas forcément symétrique, elle ne l'est que quand la probabilité vaut 0,5. Là on nous dit que ça vaut 0,4. On a très envie d'estimer, sachant que c'est un entier, ça a l'air pratiquement centré sur 10. Donc on nous dit que si c'est une valeur entière, on a très envie de dire que c'est là, que c'est centré sur 10. Donc l'espérance de E2x, on a envie de dire que c'est 10, ça a l'air assez centré là-dessus. Ensuite il faut qu'on en déduise une valeur possible pour N. Donc la valeur de l'espérance c'est N fois P, E2x. Donc si on a estimé que E2x vaut 10, c'est-à-dire que N vaut E2x sur P, on trouve 25 répétitions. Ensuite on a une deuxième loi binomiale, et là on nous demande de comparer l'une par rapport à l'autre. Qu'est-ce qu'on voit ? On voit que celle-ci est plus recentrée par rapport à celle-là qui est un peu plus large. Donc par rapport aux écarts-types, c'est-à-dire quoi ? C'est-à-dire que l'écart-type est plus faible si elle est plus resserrée. L'écart-type, n'oubliez pas, ça mesure d'une certaine façon l'écart à la moyenne. Plus j'ai un écart-type élevé, c'est-à-dire que plus en moyenne je serai loin de l'espérance. C'est-à-dire que j'aurai beaucoup de valeurs loin de l'espérance. Et ici, les valeurs que vous pouvez retenir qui sont importantes, c'est l'espérance qui vaut NxP, la variance qui vaut NPx-P, et l'écart-type qui vaut le racine carrée de la variance. L'écart-type est plus faible, puisqu'on a dit qu'elle a l'air d'être plus faible dans la deuxième courbe, et comme N est le même, c'est forcément Px-P qui est plus faible. Petit aparté, petit exercice supplémentaire, on se demande quelle valeur de P est plus faible. Là j'utilise la fonction f2x égale x fois 1-x, et ça c'est un problème de degré 2. Je vois tout de suite les racines, c'est 0 et 1, et je sais que l'extrême 1 m'est atteint entre les deux racines, pile au milieu, donc à 1,5, je fais le calcul, ça fait 1,25. Donc en fait, l'écart-type maximum est atteint quand la probabilité vaut 1,5. C'est normal parce qu'on a autant de chances d'avoir d'échecs que de réussites, donc on peut avoir des résultats très différents si j'ai presque à couture de la réussite, à la fin, au final, j'aurai beaucoup de valeur insérée sur beaucoup de réussites. Pareil si j'ai beaucoup d'échecs, alors que quand je perds 1,5, j'ai beaucoup d'incertitudes, je peux avoir pas mal d'échecs, pas mal de réussites. En fait, comme c'est quick-probable, on peut avoir beaucoup de résultats assez différents. Donc voilà, c'était un petit aparté en plus on va dire, mais voilà comment on peut lire des informations sur un diagramme en barre.

Espérance et écart-type : graphique

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