L'espérance mathématique d'une variable aléatoire de Bernoulli vaut p et la variance vaut p(1 – p). Le kurtosis tend vers l'infini pour des valeurs hautes et basses de p, mais pour p = 1/2 la distribution de Bernoulli a un kurtosis plus bas que toute autre distribution, c'est-à-dire 1.
Définition : Un schéma de Bernoulli est la répétition de n expériences identiques et indépendantes à deux issues que l'on peut nommer "succès" et "échec". On répète cette expérience 20 fois, la probabilité du succès est égale à 0,5. On dit ici que n = 20 et p = 0,5 sont les paramètres du schéma de Bernoulli.
La loi de distribution binomiale en probabilités s'écrit sous la forme : P(X=k)=(nk)pk(1−p)n−k. P ( X = k ) = ( n k ) p k ( 1 − p ) n − k .
En résumé, pour justifier que X suit une loi binomiale, il suffit de dire que : on répète des épreuves identiques et indépendantes. chaque épreuve comporte deux issues (Succès ou Echec). X compte le nombre de succès à la fin de la répétition des épreuves.
Le théorème de Bernoulli s'applique uniquement à un écoulement incompressible dont la masse volumique reste constante et à un fluide dit parfait dont on néglige les pertes de charge ainsi que les effets visqueux.
La loi de Bernoulli permet de démontrer plusieurs résultats concernant les lois binomiales. Soit X une variable aléatoire qui suit une loi de Bernoulli de paramètre p. L'espérance mathématique de X est E(X)=p. La variance de X est V(X)=p(1−p).
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.
Quel que soit n, la variance d'une loi binomiale B(n, p) est maximale lorsque p = 0,5. Si par exemple n = 10, f(0,5) = 10 × 0,5 × (1 – 0,5) = 2,5. La variance de la loi binomiale B(10 ; p) est maximale pour p = 0,5 et vaut alors 2,5.
La probabilité que "A ou B" se réalise s'obtient en additionnant la probabilité de A avec celle de B et en retirant la probabilité de "A et B" (qui a été compté deux fois, une fois dans les cas de A et une fois dans les cas de B) Donc : P(A ou B) = P(A) + P(B) - P(A et B)
Le principe de Bernoulli est utilisé dans le fonctionnement de l'aile d'un avion. C'est la différence de profil entre le dessus et le dessous de l'aile qui influence la vitesse de l'air créant ainsi une différence de pression qui permettra la d'améliorer la portance de l'avion1.
Jacques Bernoulli Bâle, 27 décembre 1654 - Bâle, 16 août 1705.
La loi binomiale fait partie des plus anciennes lois de probabilités étudiées. Elle a été introduite par Jacques Bernoulli qui y fait référence en 1713 dans son ouvrage Ars Conjectandi.
On considère une variable aléatoire discrète X dont on connaît la loi de probabilité. L'espérance de X, notée E(X) est la moyenne des valeurs prises par X, pondéré par les probabilités associées. Autrement dit, si la loi de probabilité de X est donnée par le tableau suivant : alors E(X)=x1×P(X=x1)+x2×P(X=x2)+...
La formule pour calculer une probabilité conditionnelle est : P(B∣A)=P(B∩A)P(A) P ( B ∣ A ) = P ( B ∩ A ) P ( A ) où P(B∩A) P ( B ∩ A ) représente la probabilité de l'intersection des deux événements. De plus, il est nécessaire que P(A)>0 P ( A ) > 0 .
Soient A et B deux événements non impossibles d'un univers donné. La connaissance de la probabilité d'un événement B et de la probabilité condition- nelle d'un événements A sachant B permet de retrouver la probabilité P(A ∩ B) de l'intersection de A et B avec la formule P(A ∩ B) = PB(A)P(B).
Pour cela, il faut utiliser la fonction Bpd (Binomial Probability Distribution), qui correspond à la touche q {Bpd}. On entre alors les informations dans l'ordre : variable, nombre de succès, nombre de répétitions, probabilité du succès, List1. On valide avec la touche l.
La loi de Poisson est aussi appelé la LOI des évenements rares. La loi de Poisson se définit par une formule assez compliquée. E[X] = λ σ (X) = √ λ. C'est la seule LOI connue qui ait toujours son espérance égale à sa variance.
Pour lire la table, il faut connaître deux paramètres: le nombre total d'essais (N) et la probabilité d'obtenir un succès sur un essai particulier (p). Tous les essais doivent être identiques, de telle façon que la probabilité p ne change pas au cours des N essais.
La loi de Poisson est une loi de probabilité discrète. Elle décrit la probabilité qu'un événement se réalise durant un intervalle de temps donné, lorsque la probabilité de réalisation d'un événement est très faible et que le nombre d'essais est très grand.
La loi binomiale détermine ainsi le nombre de succès qu'on peut obtenir à la suite de cette expérience. Cette expérience peut être représentée de manière plus claire par un arbre pondéré ou un arbre de probabilité sur lequel on a un démembrement de deux branches sur chaque nœud qui représentent l'échec et le succès.
La loi binomiale négative, en particulier dans sa paramétrisation alternative décrite plus haut, est une alternative intéressante à la loi de Poisson. Elle est particulièrement utile pour des données discrètes, à valeurs dans un ensemble positif non-borné, dont la variance empirique excède la moyenne empirique.
Cette force est due à la vitesse du fluide et à la densité du fluide. Le débit, quant à lui, est le volume de fluide qui passe par un point du tuyau en un certain temps. La pression est donc une mesure de la force du fluide, tandis que le débit est une mesure du volume du fluide.