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Comment appliquer l'approximation mathcalB(n,lambda/n)tomathcalP(lambda)\\mathcal{B}(n, \\lambda/n) \\to \\mathcal{P}(\\lambda) ?

En vérifiant que nn est grand et lambda/n\\lambda/n petit, puis en remplaçant la binomiale par une Poisson de paramètre lambda\\lambda

L'objectif

Approcher numériquement P([X=k])P([X = k]) pour XsimmathcalB(n,p)X \\sim \\mathcal{B}(n, p) par une loi de Poisson lorsque nn est grand et pp petit.

Le principe

Si XnsimmathcalB(n,lambda/n)X_n \\sim \\mathcal{B}(n, \\lambda/n) avec lambda>0\\lambda > 0 fixé, alors Xnxrightarrow[nto+infty]mathcalLmathcalP(lambda)X_n \\xrightarrow[n \\to +\\infty]{\\mathcal{L}} \\mathcal{P}(\\lambda) ; en pratique, pour nn grand et pp petit (typiquement ngeq30n \\geq 30 et pleq0,1p \\leq 0{,}1), on approche mathcalB(n,p)\\mathcal{B}(n, p) par mathcalP(np)\\mathcal{P}(np).

La méthode
  1. 1
    J'identifie XsimmathcalB(n,p)X \\sim \\mathcal{B}(n, p) et je vérifie que nn est grand et pp petit (ordre de grandeur ngeq30n \\geq 30, pleq0,1p \\leq 0{,}1, npnp modéré).
  2. 2
    Je pose lambda=np\\lambda = n p et j'approche la loi de XX par mathcalP(lambda)\\mathcal{P}(\\lambda).
  3. 3
    Je calcule la probabilité demandée avec la loi de Poisson : P([X=k])approxelambdadfraclambdakk!P([X = k]) \\approx e^{-\\lambda} \\dfrac{\\lambda^k}{k!}.

Exemple corrigé

Difficulté croissante de 1 à 3

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