Tableau binomial pour n = 2, n = 3, n = 4, n = 5 et n = 6

Un important discret variable aléatoire est une variable aléatoire binomiale. La distribution de ce type de variable, appelée distribution binomiale, est entièrement déterminée par deux paramètres: n et p. Ici n est le nombre d'essais et p est la probabilité de réussite. Les tableaux ci-dessous sont pour n = 2, 3, 4, 5 et 6. Les probabilités de chacune sont arrondies à trois décimales.

Avant d'utiliser le tableau, il est important de déterminer si une distribution binomiale doit être utilisée. Pour utiliser ce type de distribution, nous devons nous assurer que les conditions suivantes sont remplies:

1. Nous avons un nombre fini d'observations ou d'essais.
2. Le résultat de l'essai d'apprentissage peut être classé comme un succès ou un échec.
3. La probabilité de succès reste constante.
4. Les observations sont indépendantes les unes des autres.

La distribution binomiale donne la probabilité de r succès dans une expérience avec un total de n essais indépendants, chacun ayant une probabilité de succès p. Les probabilités sont calculées par la formule

Chaque entrée du tableau est organisée selon les valeurs de p et de r. Il existe un tableau différent pour chaque valeur de n.

Pour les autres tables de distribution binomiale: n = 7 à 9, n = 10 à 11. Pour les situations dans lesquelles np et n(1 - p) sont supérieurs ou égaux à 10, on peut utiliser le approximation normale de la distribution binomiale. Dans ce cas, l'approximation est très bonne et ne nécessite pas le calcul de coefficients binomiaux. Cela offre un grand avantage car ces calculs binomiaux peuvent être assez complexes.

Pour voir comment utiliser le tableau, nous allons considérer l'exemple suivant de la génétique. Supposons que nous nous intéressions à l'étude de la progéniture de deux parents dont nous savons tous les deux avoir un gène récessif et dominant. La probabilité qu'une progéniture hérite de deux copies du gène récessif (et a donc le caractère récessif) est de 1/4.

Supposons que nous voulons considérer la probabilité qu'un certain nombre d'enfants dans une famille de six membres possèdent ce trait. Laisser X être le nombre d'enfants avec ce trait. Nous regardons le tableau pour n = 6 et la colonne avec p = 0,25, et voyez ce qui suit:

0.178, 0.356, 0.297, 0.132, 0.033, 0.004, 0.000

Cela signifie pour notre exemple que

• P (X = 0) = 17,8%, qui est la probabilité qu'aucun des enfants ne présente le trait récessif.
• P (X = 1) = 35,6%, qui est la probabilité que l'un des enfants ait le trait récessif.
• P (X = 2) = 29,7%, qui est la probabilité que deux des enfants aient le trait récessif.
• P (X = 3) = 13,2%, qui est la probabilité que trois des enfants aient le trait récessif.
• P (X = 4) = 3,3%, qui est la probabilité que quatre des enfants aient le trait récessif.
• P (X = 5) = 0,4%, qui est la probabilité que cinq des enfants aient le trait récessif.

n = 2

n = 3

n = 4

n = 5

n = 6