La loi binomiale a été introduite par le mathématicien suisse Jacques Bernoulli (1654-1705) qui y fait référence dans son ouvrage Ars Conjectandi publié en 1713.
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.
En probabilité, la loi binomiale permet de décrire le nombre de succès dans une série d'expériences identiques et indépendantes, où il existe deux résultats possibles : succès ou échec. Elle est définie par deux paramètres : le nombre total d'expériences (n) et la probabilité de succès dans chaque expérience (p).
La loi de probabilité donnant le nombre de succès sur ces n répétitions est la loi binomiale de paramètres n et p (notée B(n;p)). Il s'agit en fait d'une généralisation de la loi de Bernoulli dans le cas où l'on répète plusieurs fois l'expérience.
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.
Comme l'explique Victor Rabiet, on estime « à tort, mais d'une certaine façon, compréhensible », la naissance des probabilités à 1654, lorsque Blaise Pascal élabore dans sa correspondance avec Pierre de Fermat, la base du calcul des probabilités à partir de situations de jeux d'argent.
Daniel Bernoulli est un médecin, physicien et mathématicien suisse, né à Groningue le 8 février 1700 , et mort à Bâle, le 17 mars 1782 . Il est le fils de Jean Bernoulli, le neveu de Jacques Bernoulli et le frère de Nicolas Bernoulli et de Jean Bernoulli.
La loi hypergéométrique (loi d'une variable aléatoire lors d'un tirage sans remise) peut être approchée par la loi binomiale lorsque le nombre d'individus de la population est très grand devant le nombre d'individus étudiés. On peut alors également approcher la loi binomiale par une des deux lois précédentes.
L'espérance et la variance d'une variable aléatoire X qui suit une loi binomiale de paramètres n et p sont obtenues grâce aux formules E(X)=np et V(X)=np(1−p).
Si la fréquence observée est dans l'intervalle de fluctuation, on accepte l'hypothèse selon laquelle le caractère A apparait avec une fréquence p dans le groupe. Si n'appartient pas à l'intervalle, on rejette l'hypothèse. Il faut noter que l'une ou l'autre de ces 2 conclusions possibles se font au risque ou seuil 5%.
Définition 7 On peut considérer la loi de Poisson de param`etre λ comme la loi limite d'une loi binomiale B(n, λ/n) lorsque n tend vers l'infini, le produit des param`etres n. λ/n restant toujours constant égal `a λ. P(X = k) = e−λ λk k! .
Comment une compagnie aérienne fait-elle pour profiter au maximum du « surbooking »? est donnée par: ( 5 2 ) ( 1 6 ) 2 ( 5 6 ) 3 ≡ 0 , 160 751. Il s'agit d'un cas spécial de la loi binomiale (voir l'encadré à ce sujet).
Approximation d'une loi binomiale par une loi de Poisson
Lorsque n prend de grandes valeurs, et que p est petit, la loi binomiale B(n , p) est approchée par la loi de Poisson P(np) (conservation de la moyenne). Les conditions d'approximation sont n ≥ 30, p ≤ 0,1 et n p < 15.
Le théorème de Bernoulli pose la base de la dynamique des fluides et plus généralement de la mécanique des fluides. Il permet d'expliquer de nombreux phénomènes, notamment en aérodynamique.
La variance de la loi binomiale est donnée par l'expression n p ( 1 − p ) . Ici, (n\) est le nombre d'expériences et est la probabilité de réussite. Si la variance d'une variable aléatoire est petite, alors les valeurs de la variable sont souvent proches de l'espérance.
La loi binomiale négative est une loi de probabilité proche de la loi géométrique. Cette dernière s'applique à une variable discrète qui compte le nombre d'essais avant d'arriver à un succès (de probabilité p).
On peut interpréter l'espérance mathématique de la variable comme le gain moyen que l'on peut espérer d'un jeu si l'on joue un très grand nombre de fois. C'est le « gain moyen ». Si E(x) = 0 le jeu est dit équitable, si E(x) > 0 le jeu et dit favorable (au joueur) et si E(x) < 0 le jeu et dit défavorable (au joueur).
Un schéma de Bernoulli d'ordre n est la répétition, d'une manière indépendante, d'une épreuve de Bernoulli n fois. On lance trois fois de suite une pièce truquée pour laquelle la probabilité d'obtenir pile est . On note X le nombre de fois qu'on obtient pile lors de ces trois lancers.
Par exemple, si un certain type d'événements se produit en moyenne 4 fois par minute, pour étudier le nombre d'événements se produisant dans un laps de temps de 10 minutes, on choisit comme modèle une loi de Poisson de paramètre λ = 10×4 = 40.
Si le signe de Z est positif cela signifie que l'on se situe à 2.5 σ à droite de la moyenne. Si on lit la valeur sur la table correspondant à 2.5 sur la deuxième page, on trouvera une probabilité de 0.9938. La valeur de 0.9938 correspond à la probabilité associée à toutes les valeurs inférieures à 25.
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.
En partant de la valeur de alpha/2 en tant que proportion, on la multiplie par 2 afin de trouver la valeur de alpha. Ensuite, on consulte la table de la loi normale réduite qui en fonction de cette dernière valeur va nous donner celle du score Z (Z alpha).
En mathématiques et plus précisément en théorie des probabilités, la loi de Bernoulli, du nom du mathématicien suisse Jacques Bernoulli, désigne la loi de probabilité d'une variable aléatoire discrète qui prend la valeur 1 avec la probabilité p et 0 avec la probabilité q = 1 – p.
Les équations de Navier-Stokes
Il semble maintenant qu'un second problème ait été résolu, par un mathématicien kazakh de l'Eurasian National University à Astana, au Kazakhstan.
en 1934, Jean Leray a prouvé l'existence de solutions du problème ne respectant pas nécessairement la contrainte de régularité. en 1959, Olga Ladyjenskaïa a résolu le problème en deux dimensions d'espace.