Calculateur de distribution binomiale

Calculez P(X = k), probabilités cumulées, espérance et variance pour une loi binomiale.

Essayez : n=10, p=0,5, k=5 · n=20, p=0,3, k=6 · n=100, p=0,25, k=25


À propos de la distribution binomiale

Qu'est-ce que la loi binomiale ?

Une variable aléatoire X suit une loi binomiale B(n, p) lorsqu'elle compte le nombre de succès dans n épreuves de Bernoulli indépendantes, chacune ayant une probabilité p de succès. Les quatre conditions requises sont : nombre fixe d'épreuves n, épreuves indépendantes, chaque épreuve a exactement deux issues (succès/échec), et la probabilité p est constante.

Loi de probabilité (fonction de masse)

La probabilité d'obtenir exactement k succès en n épreuves est : \[P(X=k)=\binom{n}{k}p^k(1-p)^{n-k},\quad k=0,1,\ldots,n\] Le terme \(\binom{n}{k}\) compte les arrangements, \(p^k\) est la probabilité des k succès, et \((1-p)^{n-k}\) celle des n−k échecs.

Fonction de répartition (CDF)

La probabilité d'obtenir au plus k succès est la somme cumulée : \[P(X\le k)=\sum_{i=0}^{k}\binom{n}{i}p^i(1-p)^{n-i}\] D'où \(P(X>k)=1-P(X\le k)\).

Espérance et variance

L'espérance et la variance de B(n, p) ont des formules fermées élégantes : \[\mu = np \qquad \sigma^2 = np(1-p) \qquad \sigma = \sqrt{np(1-p)}\] La distribution est symétrique autour de son espérance pour p = 0,5, asymétrique à droite pour p < 0,5 et à gauche pour p > 0,5.


Questions fréquentes

Quatre conditions doivent être satisfaites : (1) nombre fixe d'épreuves n, (2) épreuves indépendantes, (3) chaque épreuve a exactement deux issues (succès ou échec), (4) la probabilité de succès p est constante à chaque épreuve. L'exemple classique est de lancer une pièce équilibrée n fois et de compter les faces.
La PMF (fonction de masse) donne la probabilité d'obtenir exactement k succès : P(X = k). La CDF (fonction de répartition) donne la probabilité d'obtenir au plus k succès : P(X ≤ k). La CDF est la somme cumulée des valeurs de la PMF.
Le mode de B(n, p) est ⌊(n+1)p⌋ ou ⌊(n+1)p⌋ − 1 lorsque (n+1)p est un entier. Lorsque np est un entier, np et np−1 sont tous deux des modes. Le mode coïncide avec l'espérance quand la distribution est symétrique (p = 0,5).
D'après le théorème central limite, B(n, p) tend vers une loi normale N(np, np(1−p)) quand n est grand. Une règle pratique courante est que l'approximation normale est satisfaisante quand np ≥ 5 et n(1−p) ≥ 5.
La loi de Bernoulli B(1, p) est une épreuve unique avec les issues 0 ou 1. La loi binomiale B(n, p) compte le nombre total de succès sur n épreuves de Bernoulli indépendantes. La loi binomiale est la loi de la somme de n variables aléatoires de Bernoulli indépendantes de paramètre p.


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