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freddy
09-09-2013 22:18:40

Re,

je continue sur ma lancée, totomn a montré une méthode alternative à la mienne, ce dont je le félicite.

Pour calculer [tex]E(X-1)[/tex], je propose la manière suivante.

Si on considère le polynôme [tex](1+X)^{n+1-k}[/tex], le coefficient de [tex]X^q[/tex] du polynôme dérivé s'écrit : [tex](n+1-k)\binom{n-k}{q}[/tex].

Par suite, le terme  [tex]\sum_{k=1}^{n-q}(n+1-k)\binom{n-k}{q}[/tex] est le coefficient de [tex]X^q[/tex] de la dérivée du polynôme [tex]\frac{(1+X)^{n+1}-(1+X)^{q+1}}{X}[/tex], soit

[tex]\frac{(n+1)(1+X)^{n}-(q+1)(1+X)^{q}}{X}-\frac{(1+X)^{n+1}-(1+X)^{q+1}}{X^2}[/tex].

Le coefficient de[tex] X^q[/tex] est égal à [tex](n+1)\binom{n}{q+1}-\binom{n+1}{q+2}=\sum_{k=1}^{n-q}(n-k+1)\binom{n-k}{q}[/tex]

On a alors [tex]\sum_{k=1}^{n-q}(k-1)\binom{n-k}{q}=\binom{n}{q+1}\left(\frac{n+1}{q+2}-1\right)[/tex].

En transposant [tex]q=b-1[/tex] et [tex]n = n_o+b[/tex], on obtient [tex]E(X-1)=\frac{n_o}{b+1}[/tex].

totomm
09-09-2013 15:33:51

Bonjour,

freddy a écrit :

Salut,
notre ami totomn considère comme classique le résultat : [tex]\sum_{k=1}^{n-q}\binom{n-k}{q}=\binom{n}{q+1}[/tex].
C'est possible pour certains, probablement moins évident pour d'autres.

En itérant simplement la règle de Pascal pour éliminer le premier terme de chaque somme du second membre :

[tex]\binom{n}{q+1} = \binom{n-1}{q+1} + \binom{n-1}{q}[/tex]
[tex]\binom{n-1}{q+1} = \binom{n-2}{q+1} + \binom{n-2}{q}[/tex]
[tex]\binom{n-2}{q+1} = \binom{n-3}{q+1} + \binom{n-3}{q}[/tex]
.
.
.
[tex]\binom{n-(n-q-3}{q+1} = \binom{n-(n-q-2)}{q+1} + \binom{n-(n-q-2)}{q}[/tex]
[tex]\binom{n-(n-q-2}{q+1} = \binom{n-(n-q-1)}{q+1} + \binom{n-(n-q-1)}{q}[/tex]
[tex]\binom{n-(n-q-1}{q+1} = \binom{n-(n-q)}{q+1} + \binom{n-(n-q)}{q}[/tex]

et en additionnant, avec [tex]\binom{n-(n-q)}{q+1}=\binom{ q}{q+1}=0[/tex]

[tex]exemple\ pour\ \binom{7}{3}\ :\ \frac{7.6.5}{1.2.3}=\frac{6.5+5.4+4.3+3.2+2.1}{1.2}[/tex]

Edit : Horreur, j'avais omis le bonjour de rigueur...

freddy
09-09-2013 11:09:38

Salut,

notre ami totomn considère comme classique le résultat : [tex]\sum_{k=1}^{n-q}\binom{n-k}{q}=\binom{n}{q+1}[/tex].

C'est possible pour certains, probablement moins évident pour d'autres.

Alors voici une manière d'y arriver.

Chaque terme [tex] \binom{n-k}{q}[/tex] est le coefficient binomial de [tex]X^q[/tex] du polynôme [tex] (1+X)^{n-k}[/tex]

Donc la somme ci-dessus est le coefficient de [tex]X^q[/tex] de la somme [tex]\sum_{k=1}^{n-q} (1+X)^{n-k}= \frac{(1+X)^n-(1+X)^q}{X}[/tex]

A cause de la division par [tex]X[/tex], le coefficient de [tex]X^q[/tex] est égal à [tex]\binom{n}{q+1}[/tex], ce qu'on voulait montrer.

totomm
03-09-2013 16:19:06

Bonjour,

freddy a écrit :

pour autant, inutile d'aller chercher à 14 heures ce qu'on avait à midi : Hypergéométrie de soeur Céline :-)))

Difficile de choisir une bonne interprétation :
Si c'est un hommage aux travaux de Mary Celine Fasenmeyer après son PhD de 1945 c'est tout à fait justifié

Que placez-vous donc à midi qu'on serait allé chercher à 14 heures ?

freddy
03-09-2013 11:00:11

Re,

pour autant, inutile d'aller chercher à 14 heures ce qu'on avait à midi : Hypergéométrie de soeur Céline :-)))

freddy
02-09-2013 21:26:20

Salut,

pas mieux, l'ami, pas mieux !

totomm
02-09-2013 16:27:25

Bonjour,

Merci à mimod d'avoir posé le problème et à freddy d'avoir secoué mes méninges à propos de la notation \binom.
J'ai proposé à Wolfram alpha : [tex]\sum_{k=1}^{n+1} k\ \binom{b+n-k }{b-1}[/tex]
Pour la réponse en moins de 5 secondes : [tex]\frac{(b+n) (b+n+1) \binom{b+n-1}{b-1}}{b (b+1)}[/tex]
Même démarche avec [tex]\sum_{k=1}^{n+1} \Big(\binom{b+n-k }{b-1}\ t^k\Big)[/tex] pour tester la valeur de la fonction génératrice
Réponse : [tex]\binom{b+n-1}{b-1}\times t \times _2F_1(1, -n ; -b-n+1 ; t)[/tex]
Le traitement peut continuer avec Wolfram alpha, mais je l'ai fait aussi jusqu'au bout "avec crayon et papier"

Référence pour commencer :
Comment déterminer les Coefficients de la série hypergéométrique :
http://www.math.upenn.edu/%7Ewilf/AeqB.pdf  Chap. 3.3 page 46 et 47
il faut ensuite bien sûr dériver puis évaluer …

Peut-être freddy suit une autre méthode ?
Dans mes souvenirs anciens une démarche consistait à finir par un polynôme de degré n identifié comme identiquement nul en lui appliquant n+1 valeurs judicieuses…

totomm
29-08-2013 18:06:12

Bonsoir,

Je ne passe pas par la fonction génératrice car j'ai une formule (sans entrer dans l'hypergéométrie [tex]_2F_1[/tex])
[tex]F=\sum_{k=1}^N{kC_{N+r-k}^r}=\frac{(N+r) (N+r+1) C_{N+r-1}^r}{( r+1) (r+2)}[/tex]

Soit n=nombre de noires,   b=nombre de blanches
posant[tex] r=b-1\ et\ N=n+1\ :\ F=\sum_{k=1}^{n+1}{kC_{n+b-k}^{b-1}}=\frac{(n+b) (n+b+1) C_{n+b-1}^{b-1}}{( b) (b+1)}[/tex]
[tex]Espérance_{\ nombre\ de\ noires}\ = \frac{F}{ C_{n+b}^b}-1 =\frac{n+b+1}{b+1}-1=\frac{n}{b+1}[/tex].

freddy
29-08-2013 13:30:28

Salut,

vérifier que la somme des proba individuelles = 1 est un souci de cohérence indispensable avant de se lancer dans d'autres calculs comme celui de l'espérance d'une variable aéatoire.

Supposons que la formule utilisée de la proba individuelle soit fausse, tout le reste le sera aussi.

Reste donc maintenant à calculer l'espérance de X-1 ...(penser à la fonction génératrice !)

totomm
29-08-2013 11:36:22

Bonjour,

@ mimod : "Pour démontrer que la somme des probabilités est égale à 1…"

C'est un souci tout à l'honneur de freddy, même si je partage votre opinion. D'ailleurs en écrivant au post #3 :
[tex]\Pr(X=p) = \frac{b}{p} \times \frac{ C_n^{p-1} } { C_{n+b}^p }[/tex]  on a de suite : [tex]\Pr(X=p) = \frac{ C_{n+b-p}^{b-1} } { C_{n+b}^b }[/tex]

dont la somme des numérateurs est donnée par la formule (classique) :
[tex]\sum_{k=1}^{N-r}{C_{N-k}^r }= C_N^{r+1} [/tex] (Il suffit de transposer N en n+b et r en b-1)

totomm
29-08-2013 10:46:21

Bonjour,

freddy a écrit :

tout compte fait, on a bien
....
[tex]\frac{P_{k+1}}{P_k}=  \frac{\Big(n-(k-1)\Big)!}{(n+b-k)!}[/tex]
Je corrige donc ...

Surtout,  pas d'exclamation.
Ah! quand on est pressé de bon matin...

freddy
29-08-2013 05:45:48

Salut,

tout compte fait, on a bien

[tex]\frac{P_{k+1}}{P_k}= \frac{b.n!\Big(n+b-(k+1)\Big)!}{(n-k)!(n+b)!}\times \frac{\Big(n-(k-1)\Big)!(n+b)!}{b.n!(n+b-k)!}[/tex]

soit

[tex]\frac{P_{k+1}}{P_k}=  \frac{\Big(n-(k-1)\Big)}{(n+b-k)}[/tex]

Je corrige donc ...

Bis ...

mimod
28-08-2013 21:13:32

Bonsoir;

Pour démontrer que la somme des probabilités est égale à 1, je propose d'utiliser un sens purement de probabilité. Du moment qu'il est certain qu'une boule blanche soit prélevée lors de (n+1) tirages alors nécessairement la somme de toutes les probabilités qui équivaut à la réunion de tous les événements possibles, est égale à 1.

Que pensez-vous ?

freddy
28-08-2013 15:14:29

En réalité, j'avais pris la définition de la #3 ...

totomm
28-08-2013 14:28:06

Bonjour,

freddy a écrit :

première étape : prouver que [tex]\sum_{k=1}^{n+1}\Pr(X=p)=1[/tex], ce qui n'est pas très simple a priori.
On pose [tex]P_k=\Pr(X=k)[/tex] et on remarque que [tex]\Big(n+b-(k-1)\Big)P_{k+1}=\Big(n-(k-2)\Big)P_k[/tex]

D'après la présentation du post # 2 je trouve :
[tex]\Big(n+b-k \Big)P_{k+1}=\Big(n-(k-1)\Big)P_k[/tex] que j'ai vérifié sur quelques exemples,
Je ne vois pas le défaut, mais cela ne doit pas changer la méthode…?!

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