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ExerciceTerminale, chapitre 2 — Probabilités · Exercices de synthèse

Exercice 34

Démonstration

Le but de cet exercice est de démontrer la formule E(X)=npE(X)=np pour une variable aléatoire XX suivant la loi binomiale ℬ(n ;p)\mathcal{B}(n\,;p).

1. Soit kk un entier tel que 1⩽k⩽n1\leqslant k\leqslant n. Démontrer, à l'aide de la formule explicite, que : k(nk)=n(n−1k−1)k\begin{pmatrix}n\\k\end{pmatrix}=n\begin{pmatrix}n-1\\k-1\end{pmatrix}

2. Justifier que E(X)=∑k=0nk(nk)pk(1−p)n−kE(X)=\displaystyle\sum_{k=0}^{n}k\begin{pmatrix}n\\k\end{pmatrix}p^k(1-p)^{n-k}, puis que le terme correspondant à k=0k=0 est nul.

3. En utilisant la question 1., démontrer que : E(X)=np∑k=1n(n−1k−1)pk−1(1−p)n−kE(X)=np\sum_{k=1}^{n}\begin{pmatrix}n-1\\k-1\end{pmatrix}p^{k-1}(1-p)^{n-k}

4. On admet que la somme précédente vaut 11, car elle correspond à la somme de toutes les probabilités d'une loi binomiale ℬ(n−1 ;p)\mathcal{B}(n-1\,;p). Conclure.

Corrigé

1. On applique la formule explicite au membre de gauche, en écrivant n!=n×(n−1)!n!=n\times(n-1)! et k!=k×(k−1)!k!=k\times(k-1)! : k(nk)=k×n!k! (n−k)!=k×n×(n−1)!k×(k−1)! (n−k)!=n×(n−1)!(k−1)! (n−k)!\begin{aligned} k\begin{pmatrix}n\\k\end{pmatrix} &= k\times\frac{n!}{k!\,(n-k)!} = \frac{k\times n\times(n-1)!}{k\times(k-1)!\,(n-k)!}\\ &= n\times\frac{(n-1)!}{(k-1)!\,(n-k)!} \end{aligned} Or n−k=(n−1)−(k−1)n-k=(n-1)-(k-1), donc le second facteur est exactement (n−1k−1)\begin{pmatrix}n-1\\k-1\end{pmatrix} : k(nk)=n(n−1k−1)\boxed{k\begin{pmatrix}n\\k\end{pmatrix}=n\begin{pmatrix}n-1\\k-1\end{pmatrix}}

2. La variable XX prend les valeurs 00, 11, …, nn avec P(X=k)=(nk)pk(1−p)n−kP(X=k)=\begin{pmatrix}n\\k\end{pmatrix}p^k(1-p)^{n-k}. Par définition de l'espérance : E(X)=∑k=0nk P(X=k)=∑k=0nk(nk)pk(1−p)n−kE(X)=\sum_{k=0}^{n}k\,P(X=k)=\sum_{k=0}^{n}k\begin{pmatrix}n\\k\end{pmatrix}p^k(1-p)^{n-k} Le terme correspondant à k=0k=0 contient le facteur k=0k=0 : il est donc nul, et la somme peut commencer à k=1k=1.

3. En remplaçant k(nk)k\begin{pmatrix}n\\k\end{pmatrix} par n(n−1k−1)n\begin{pmatrix}n-1\\k-1\end{pmatrix} d'après la question 1., puis en factorisant par npnp (en écrivant pk=p×pk−1p^k=p\times p^{k-1}) : E(X)=∑k=1nn(n−1k−1)pk(1−p)n−k=np∑k=1n(n−1k−1)pk−1(1−p)n−k\begin{aligned} E(X) &= \sum_{k=1}^{n}n\begin{pmatrix}n-1\\k-1\end{pmatrix}p^k(1-p)^{n-k}\\ &= np\sum_{k=1}^{n}\begin{pmatrix}n-1\\k-1\end{pmatrix}p^{k-1}(1-p)^{n-k} \end{aligned}

4. En posant j=k−1j=k-1, la somme précédente s'écrit : ∑j=0n−1(n−1j)pj(1−p)(n−1)−j\sum_{j=0}^{n-1}\begin{pmatrix}n-1\\j\end{pmatrix}p^{j}(1-p)^{(n-1)-j} On y reconnaît la somme de toutes les probabilités d'une variable suivant la loi ℬ(n−1 ;p)\mathcal{B}(n-1\,;p), qui vaut donc 11. On en déduit : E(X)=np\boxed{E(X)=np}

Dans l'édifice

Thèmes

variable aléatoire, espérance, coefficient binomial, factorielle, loi binomiale

Notions

variable aléatoire, espérance, loi (d'une variable aléatoire)

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