Fiche de cours

Loi uniforme, loi de Bernoulli et cas discret

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Objectifs
  • Reconnaitre une loi uniforme.
  • Calculer l’espérance d’une variable aléatoire suivant une loi uniforme.
  • Reconnaitre une loi de Bernoulli.
  • Calculer l’espérance, la variance et l’écart-type d’une variable aléatoire suivant une loi de Bernoulli.
Points clés
  • Soit n un entier naturel non nul et X une variable aléatoire prenant ses valeurs dans l’ensemble {1 ; 2 ;  ; n}. Si chaque valeur de {1 ; 2 ;  ; n} est équiprobable, c’est-à-dire si , alors on dit que la variable aléatoire X suit la loi uniforme sur {1 ; 2 ;  ; n}.
  • Soit n un entier naturel non nul et X une variable aléatoire suivant la loi uniforme sur {1 ; 2 ; … ; n}. L’espérance de X est .
  • Une expérience aléatoire est appelée épreuve de Bernoulli de paramètre p lorsqu'elle n’admet que deux issues : « succès », dont la probabilité vaut p, et « échec », dont la probabilité vaut 1 – p.
    Si X est la variable aléatoire prenant pour valeur 1 en cas de succès et 0 en cas d’échec, alors on dit que X suit la loi de Bernoulli de paramètre p.
  • Soit X une variable aléatoire suivant la loi de Bernoulli de paramètre p. Alors son espérance E(X= p ; sa variance V(X= p(1  p) et son écart-type .
1. Loi uniforme
a. Définition
Soit n un entier naturel non nul et X une variable aléatoire prenant ses valeurs dans l’ensemble {1 ; 2 ;  ; n}.
Si chaque valeur de {1 ; 2 ;  ; n} est équiprobable, c’est-à-dire si , alors on dit que la variable aléatoire X suit la loi uniforme sur {1 ; 2 ; … n}.
b. Espérance
Propriété
Soit n un entier naturel non nul et X une variable aléatoire suivant la loi uniforme sur {1 ; 2 ;  ; n}. L’espérance de X est .
Démonstration

La loi de probabilité de X est :

xi 1 2 n
pi

On a :

Exemples

Si X est la variable aléatoire égale au résultat obtenu lors d’un lancer de dé cubique équilibré, alors X suit la loi uniforme sur {1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6} et son espérance est .

Lors du lancer d’une pièce non truquée, si X est la variable aléatoire prenant pour valeur 1 si la face obtenue est Pile et 2 si la face obtenue est Face, alors X suit la loi uniforme sur {1 ; 2} et son espérance est .

2. Loi de Bernoulli
a. Définition
Une expérience aléatoire est appelée épreuve de Bernoulli de paramètre p lorsqu'elle n’admet que deux issues :
  • « succès », dont la probabilité vaut p ;
  • « échec », dont la probabilité vaut 1 – p.

Si X est la variable aléatoire prenant pour valeur 1 en cas de succès et 0 en cas d’échec, alors on dit que X suit la loi de Bernoulli de paramètre p.

Exemple
Dans une urne, il y a 4 boules blanches et 6 boules noires.
On tire au hasard une boule de cette urne et on note sa couleur.
Il n’y a que deux issues possibles :
  • « obtenir une boule blanche », avec une probabilité de 0,4 ;
  • « obtenir une boule noire », avec une probabilité de 0,6.

C’est une épreuve de Bernoulli :

  • de paramètre 0,4 si « obtenir une boule blanche » est le succès ;
  • de paramètre 0,6 si « obtenir une boule noire » est le succès.

Si X est la variable aléatoire prenant la valeur 1 si la boule tirée est blanche, 0 sinon, alors X suit la loi de Bernoulli de paramètre 0,4.

b. Espérance, variance et écart-type
Propriétés
Soit X une variable aléatoire suivant la loi de Bernoulli de paramètre p. Alors :
  • son espérance E(X) = p ;
  • sa variance V(X) = p(1 – p;
  • son écart-type .
Démonstrations

La loi de probabilité de X est :

xi 0 1
pi – p p





Exemple
Si X est la variable aléatoire suivant la loi de Bernoulli de paramètre 0,4 alors :
  • son espérance E(X= 0,4 ;
  • sa variance V(X= 0,4 × (1  0,4) 0,4 × 0,6 0,24 ;
  • son écart-type .

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