Loi hypergéométrique

Loi hypergéométrique
Fonction de masse
Fonction de répartition
Paramètres	${\begin{aligned}A&\in 0,1,2,\dots \\p&\in [0;1]\\n&\in 0,1,2,\dots ,A\end{aligned}}\,$
Support	$\scriptstyle {k\,\in \,\max {(0,\,n-qA)},\,\dots ,\,\min {(pA,\,n)}}\,$
Fonction de masse	${\frac {{pA \choose k}{qA \choose n-k}}{A \choose n}}$
Espérance	$np\!$
Mode	$\left\lfloor (n+1){\frac {(pA+1)}{A+2}}\right\rfloor$
Variance	$npq{\frac {(A-n)}{(A-1)}}$
Asymétrie	${\frac {(A-2n)(q-p)(A-1)^{\frac {1}{2}}}{[npq(A-n)]^{\frac {1}{2}}(A-2)}}$
Kurtosis normalisé	$\scriptstyle {\frac {(A-1)[A^{2}(1-6pq)+A(1-6n)+6n^{2}]}{npq(A-n)(A-2)(A-3)}}$ $+{\frac {6A^{2}}{(A-2)(A-3)}}-6$
Fonction génératrice des moments	${\frac {{qA \choose n}\scriptstyle {\,_{2}F_{1}(-n,-pA;qA-n+1;e^{t})}}{A \choose n}}\,\!$
Fonction caractéristique	${\frac {{qA \choose n}\scriptstyle {\,_{2}F_{1}(-n,-pA;qA-n+1;e^{it})}}{A \choose n}}$

La loi hypergéométrique de paramètres associés n, p et A est une loi de probabilité discrète, décrivant le modèle suivant :

On tire simultanément n boules dans une urne contenant pA boules gagnantes et qA boules perdantes (avec q = 1 - p, soit un nombre total de boules valant pA + qA = A). On compte alors le nombre de boules gagnantes extraites et on appelle X la variable aléatoire donnant ce nombre.

L'univers X(Ω) est l'ensemble des entiers de 0 à n. La variable aléatoire suit une loi de probabilité définie par

$p(k)={\frac {{pA \choose k}{qA \choose n-k}}{A \choose n}}$.

Cette loi de probabilité s'appelle la loi hypergéométrique de paramètres (n ; p ; A). Il est nécessaire que p soit un réel compris entre 0 et 1, que pA soit entier et que n ≤ A. Lorsque ces conditions ne sont pas imposées, l'ensemble des possibles X(Ω) est l'ensemble des entiers entre max(0 ; n − qA) et min(pA ; n).

Une autre paramétrisation très répandue consiste à considérer une loi hypergéométrique de paramètres (A, N_a, n) avec A le nombre total de boules, N_a le nombre de boules à succès (ici pA) et n le nombre de tirages.

Calcul de la probabilité

Il s'agit d'un tirage simultané (c'est-à-dire non ordonné et sans remise même si la loi probabilité resterait la même si l'on décidait d'ordonner le tirage car cela reviendrait à multiplier par n! au numérateur et dénominateur de la quantité p(k)) de n éléments parmi A, tirage que l'on considère comme équiprobable.

La combinatoire permet de dire que le cardinal de l'univers est $\textstyle {A \choose n}$.

	Tirage	Resté dans l'urne	Total
succès	k	pA − k	pA
échec	n − k	qA − n + k	qA
Total	n	A − n	A

L'événement { X=k } (voir tableau) signifie que l'on a tiré k boules gagnantes parmi pA et n − k boules perdantes parmi qA. Le cardinal de cet événement est donc $\textstyle {pA \choose k}{qA \choose n-k}$.

La probabilité de l'événement est donc $p(k)={\frac {{pA \choose k}{qA \choose n-k}}{A \choose n}}$
Remarque : comme pour toute densité de probabilités, la somme des p(k) vaut 1, ce qui prouve l'identité de Vandermonde.

Espérance, variance et écart type

L'espérance d'une variable aléatoire suivant une loi hypergéométrique est la même que dans le cas binomial. X suit une loi hypergéométrique de paramètres n, p, A, alors son espérance est $\mathbb {E} (X)=np\,$.

Démonstration

On se donne : $X\sim {\mathcal {H}}(n,p,A)$

(si on se rapporte à un modèle d'urnes à tirage simultané, c'est-à-dire non ordonné et sans remise. On a donc N_A = pA : le nombre de boules de type "réussite" et N_B = qA = (1–p)A : le nombre de boules de type "échec".)

$\mathbb {P} (X=k)={\frac {{N_{A} \choose k}{N_{B} \choose n-k}}{A \choose n}}$

Numérotons de 1 à N_A les boules de type "réussite" et définissons pour tout k compris entre 1 et N_A l'événement :

$E_{k}=\{{\text{on a tiré parmi les }}\ n\ {\text{ boules la boule de type réussite }}\ k\}$.

Comme le nombre total X de boules de type "réussite" tirées est $X=\sum _{k=1}^{N_{A}}\mathbf {1} _{E_{k}}\,$

(où 1 est la fonction indicatrice de E_k), par linéarité de l'espérance, $\mathbb {E} (X)=N_{A}\mathbb {P} (E_{1})\,$.

Évaluons maintenant $\mathbb {P} (E_{1})\,$. En passant au complémentaire,

$\mathbb {P} {\bar {(E_{1})}}={\frac {A-1 \choose n}{A \choose n}}={\frac {(A-1)!}{n!(A-1-n)!}}{\frac {n!(A-n)!}{A!}}={\frac {A-n}{A}}\,$

qui est la probabilité de ne jamais tirer une boule donnée.

Donc $\mathbb {P} (E_{1})=1-{\frac {A-n}{A}}={\frac {n}{A}}={\frac {n}{N_{A}+N_{B}}}\,$

On en conclut donc que $\mathbb {E} (X)={\frac {nN_{A}}{N_{A}+N_{B}}}={\frac {nN_{A}}{A}}\,$

En rappelant que ${\frac {N_{A}}{A}}=p\,$ qui est exactement la probabilité d'avoir un succès, on a bien $\mathbb {E} (X)=np\,$.

La variance d'une variable aléatoire suivant une loi hypergéométrique de paramètres n, p, A est $npq{\frac {A-n}{A-1}}$

L'écart type est alors ${\sqrt {npq}}{\sqrt {\frac {A-n}{A-1}}}$.

Convergence

Pour n petit devant A, la loi hypergéométrique converge vers une loi binomiale de paramètres n et p. En fait, on considère que, pour A grand, tirer simultanément n boules revient à effectuer n fois une épreuve de Bernoulli dont la probabilité de succès serait p (p est la proportion de boules gagnantes dans l'ensemble des boules), car il est très peu probable de retomber sur la même boule, même si on la replace dans l'urne.

Démonstration de la convergence vers la loi binomiale

Décomposons ${\frac {{Ap \choose k}{Aq \choose n-k}}{A \choose n}}$.

${\frac {{Ap \choose k}{Aq \choose n-k}}{A \choose n}}={\frac {(Ap)!}{k!(Ap-k)!}}\cdot {\frac {(Aq)!}{(n-k)!(Aq-n+k)!}}\cdot {\frac {n!(A-n)!}{A!}}$

$={n \choose k}{\frac {(Ap)!}{(Ap-k)!}}\cdot {\frac {(Aq)!}{(Aq-n+k)!}}\cdot {\frac {(A-n)!}{A!}}$

• Pour le premier terme : ${\frac {(Ap)!}{(Ap-k)!}}={\frac {1\cdot 2\cdot 3\cdot ...\cdot Ap}{1\cdot 2\cdot 3\cdot ...\cdot (Ap-k)}}=Ap\cdot (Ap-1)\cdot ...\cdot (Ap-k+1)$

Pour $A\rightarrow +\infty$, on a :

${\frac {(Ap)!}{(Ap-k)!(Ap)^{k}}}=\prod _{i=1}^{k}{\frac {Ap-k+i}{Ap}}=\prod _{i=1}^{k}(1+o(1))=1+o(1)$

et l'on obtient ${\frac {Ap!}{(Ap-k)!}}\sim (Ap)^{k}$

• Le même raisonnement pour le second terme permet d'obtenir : ${\frac {(Aq)!}{(Aq-n+k)!}}\sim (Aq)^{n-k}$ .

• Enfin, pour le troisième terme : ${\frac {A!}{(A-n)!}}\sim A^{n}$ .

En conclusion, on a : ${\frac {{Ap \choose k}{Aq \choose n-k}}{A \choose n}}\sim _{A\rightarrow +\infty }{n \choose k}{\frac {(Ap)^{k}(Aq)^{n-k}}{A^{n}}}={n \choose k}p^{k}q^{n-k}$

Il s'agit bien d'une loi binomiale de paramètres (n ; p).

En pratique, on peut approcher la loi hypergéométrique de paramètres (n ; p ; A) par une loi binomiale de paramètres (n ; p) dès que n/A < 0,1. C'est-à-dire lorsque l'échantillon n est 10 fois plus petit que la population A.

Un exemple très classique de ce remplacement concerne le sondage. On considère fréquemment le sondage de n personnes comme n sondages indépendants alors qu'en réalité le sondage est exhaustif (on n'interroge jamais deux fois la même personne). Comme n (nombre de personnes interrogées) < A (population sondée)/10, cette approximation est légitime.