Théorème de Moivre-Laplace

Théorème de Moivre-Laplace
Une planche de Galton illustre le fait que la loi binomiale tend vers la loi normale.

En probabilités, le Théorème de Moivre-Laplace stipule que si la variable Xn suit une loi binomiale d'ordre n et de paramètre 0 < p < 1, alors pour n suffisamment grand la variable

Z_n = \frac{X_n-np}{\sqrt{np(1-p)}}

converge en loi vers une loi normale centrée et réduite \mathcal{N}(0,1).

Abraham de Moivre fut le premier à l’établir dans le cas particulier p = 1 / 2 en 1733, tandis que Pierre-Simon de Laplace a pu le généraliser pour toute valeur de p en 1812. Il s'agit d'un cas particulier du théorème central limite.

Autrement dit, si Xn suit une loi binomiale la probabilité d'avoir au plus x succès est donné par :

\operatorname{P}(X_n \le x) = \sum_{k=0}^{\lfloor x \rfloor}{n \choose k}p^k (1-p)^{n-k}

Et si Φ est la fonction de répartition de \mathcal{N}(0,1) on a alors :

\lim_{n\to\infty}\operatorname{P}(X_n \le x) = \Phi \left( \frac{x - np}{\sqrt{np(1-p)}} \right)

Cette convergence est bonne en général pour np(1 − p) > 9.

Pratiquement, il faut cependant faire attention au fait que les variables Xn sont discrètes. Graphiquement, cela se traduit par le fait que les extrémités des bâtons du diagramme de la loi binomiale X_n \sim \mathcal{B}(n,\, p) sont proches de la courbe de densité de la loi normale \mathcal{N}(np,\sqrt{npq}). On peut obtenir une valeur approchée de P(Xn = x) par le calcul de la surface sous la courbe de densité comprise entre les droites d'abscisse x − 1 / 2 et x + 1 / 2.

\operatorname{P}(X_n = x)\approx\operatorname{P}\left(\frac{x-\frac{1}{2}-np}{\sqrt{npq}} < N < \frac{x+\frac{1}{2}-np}{\sqrt{npq}}\right)
\operatorname{P}(X_n \leq x)\approx\operatorname{P}\left(N < \frac{x+\frac{1}{2}-np}{\sqrt{npq}}\right)

On appelle cette procédure la « correction de continuité ».

Exemple

X_n \sim \mathcal{B}(50,\, 0,3) ; np = 15 ; nq = 35

D'après les tables, la valeur exacte pour P(Xn = 10) = 0,038619.

La formule d'approximation avec une loi \mathcal{N}(np,\sqrt{npq}) = \mathcal{N}(15,\sqrt{10,5}) donne le résultat :

\operatorname{P}\left(\frac{9,5-15}{\sqrt{10,5}} < N < \frac{10,5-15}{\sqrt{10,5}}\right)

soit

\operatorname{P}(-1,7 < N < -1,39) = \operatorname{P}( 1,39 < N < 1,7) = 0,9554-0,9177 = 0,0377

L'erreur d'approximation est faible.

Pour \mathrm{P}(X_n \leq 10) = 0,0789, l'approximation usuelle fournit P(N < − 1,39) = P(N > 1,39) = 1 − P(N < 1,39) = 0,0823.

Si nous n'avions pas corrigé la continuité de l'approximation nous aurions eu :

\operatorname{P}\left(N \leq \frac{10-15}{\sqrt{10,5}}\right) = \operatorname{P}(N \leq -1,54)= 1-\operatorname{P}(N \leq 1,54)= 0,0618.

Cette dernière valeur est assez imprécise.

Voir aussi

  • Portail des probabilités et des statistiques Portail des probabilités et des statistiques

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