Comme il y a n appels indépendants, chacun avec une probabilité p de succès, X suit une loi binomiale B(n,p) :
P(X=i)=(in)pi(1−p)n−i
Lors du deuxième appel, les appels restent indépendants, chacun avec une probabilité p de succès, mais cette fois, si X=i, il ne reste que n−i appels à passer. La probabilité conditionnelle suit donc à nouveau une loi binomiale B(n−i,p) :
P(Y=k∣X=i)=(kn−i)pk(1−p)n−i−k
Attention : il y a probablement beaucoup mieux que cette méthode "force brute", mais je n’ai toujours pas trouvé la bonne interprétation : Lorsque X=i, il faut nécessairement que Y=k−i. Cela signifie que :
P(X+Y=k)=i=0∑kP(X=ietY=k−i)Or ces probabilités jointes peuvent s’exprimer à l’aide des probabilités conditionnelles calculées à la question précédente, ainsi que du résultat de la première question :
P(X+Y=k)=i=0∑kP(X=i)P(Y=k−i∣X=i)=i=0∑k(in)pi(1−p)n−i(k−in−i)pk−i(1−p)n−ket certains termes ne dépendent pas de i, donc on peut les sortir de la somme :
P(X+Y=k)=pk(1−p)n−ki=0∑k(in)(k−in−i)(1−p)n−iOn dispose ici d’une identité combinatoire remarquable :
(in)(k−in−i)=(ik)(kn)ce qui donne :
P(X+Y=k)=pk(1−p)n−k(kn)i=0∑k(ik)(1−p)n−iCette somme fait beaucoup penser à un binôme de Newton, mais la puissance n’est pas la bonne. Faisons apparaître un k :
P(X+Y=k)=pk(1−p)n−k(kn)i=0∑k(ik)(1−p)n−k(1−p)k−i=pk((1−p)n−k)2(kn)i=0∑k(ik)(1−p)k−i=pk((1−p)n−k)2(kn)(1−p+1)k=pk((1−p)n−k)2(kn)(2−p)kEn posant q=p(2−p)=2p−p2, on a 1−q=1−2p+p2=(1−p)2, d’où l’on obtient :
P(X+Y=k)=(kn)qk(1−q)n−kIl s’agit à nouveau d’une loi binomiale B(n,q).
L’espérance de Z=X+Y vaut nq, tandis que la variance vaut nq(1−q).
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