Calculateur de Distribution Hypergéométrique
Calculez les probabilités hypergéométriques pour un échantillonnage sans remise. Population, succès, tirages et succès observés pour probabilités exactes et cumulées, graphiques PMF et visualisations d'urne.
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Calculateur de Distribution Hypergéométrique
Le calculateur de distribution hypergéométrique calcule les probabilités exactes pour les scénarios d'échantillonnage sans remise. Entrez la taille de votre population (N), le nombre d'éléments de succès (K), le nombre de tirages (n) et le nombre de succès souhaités (k) pour obtenir instantanément les probabilités ponctuelles et cumulées avec des solutions combinatoires étape par étape et des visualisations interactives.
Qu'est-ce que la distribution hypergéométrique ?
La distribution hypergéométrique est une distribution de probabilité discrète qui décrit le nombre de succès dans une séquence de n tirages d'une population finie de taille N contenant exactement K éléments de succès, tirés sans remise. Contrairement à la distribution binomiale — qui suppose que chaque essai est indépendant — la distribution hypergéométrique tient compte du fait que chaque tirage modifie la composition de la population restante.
La formule PMF hypergéométrique
La fonction de masse de probabilité (PMF) est :
P(X = k) = C(K, k) × C(N − K, n − k) / C(N, n)
Où C(a, b) = a! / (b! × (a − b)!) est le coefficient binomial (« k parmi a »). Le numérateur compte les manières favorables de choisir k succès parmi K et (n − k) échecs parmi (N − K). Le dénominateur compte toutes les manières possibles de tirer n éléments parmi N.
Explication des paramètres
- N (Taille de la population) — Nombre total d'éléments dans la population.
- K (États de succès) — Nombre d'éléments classés comme « succès » dans la population.
- n (Nombre de tirages) — Combien d'éléments sont tirés sans remise.
- k (Succès observés) — Le nombre spécifique de succès pour lequel vous voulez trouver la probabilité.
Moyenne, variance et écart type
Pour une variable aléatoire hypergéométrique X :
- Moyenne : μ = nK / N
- Variance : σ² = n × (K/N) × ((N−K)/N) × ((N−n)/(N−1))
- Écart type : σ = √σ²
Le facteur (N − n) / (N − 1) est appelé le facteur de correction de population finie. Il réduit la variance par rapport à la distribution binomiale, reflétant le fait que l'échantillonnage sans remise est moins variable que l'échantillonnage avec remise.
Distribution hypergéométrique vs binomiale
- Hypergéométrique : Échantillonnage sans remise à partir d'une population finie. Chaque tirage modifie la probabilité du tirage suivant.
- Binomiale : Échantillonnage avec remise (ou à partir d'une population infinie). Chaque essai a la même probabilité.
- Lorsque la population est très grande par rapport à l'échantillon (N ≫ n), la distribution hypergéométrique se rapproche de la binomiale.
Applications courantes
- Contrôle Qualité — Quelle est la probabilité de trouver exactement 3 articles défectueux lors de l'inspection de 30 unités d'un lot de 500 en contenant 20 défectueux ?
- Jeux de Cartes — Quelle est la probabilité de recevoir exactement 2 cœurs dans une main de poker de 5 cartes d'un jeu standard de 52 cartes ?
- Analyse de Loterie — Quelles sont les chances de faire correspondre un certain nombre de numéros tirés ?
- Écologie (Capture-Recapture) — Estimation des populations de faune sauvage par le marquage et la recapture d'animaux.
- Tests Statistiques — Le test exact de Fisher utilise la distribution hypergéométrique pour tester l'indépendance dans les tableaux de contingence 2×2.
Comment utiliser ce calculateur
- Entrez la taille de la population N (total des éléments).
- Entrez le nombre d'états de succès K (doit être ≤ N).
- Entrez le nombre de tirages n (doit être ≤ N).
- Entrez les succès observés k (doit être réalisable pour les paramètres donnés).
- Cliquez sur « Calculer la probabilité » pour voir les probabilités exactes et cumulées, les solutions étape par étape, un graphique à barres PMF et une visualisation de modèle d'urne.
Foire aux questions
À quoi sert la distribution hypergéométrique ?
La distribution hypergéométrique est utilisée chaque fois que vous échantillonnez à partir d'une population finie sans remise et que vous voulez connaître la probabilité de tirer un nombre spécifique d'éléments ayant une caractéristique particulière. Les cas d'utilisation courants incluent l'inspection du contrôle qualité, les probabilités de jeux de cartes, les cotes de loterie et les études écologiques de capture-recapture.
En quoi la distribution hypergéométrique diffère-t-elle de la binomiale ?
La différence clé est la remise. La binomiale suppose des essais indépendants (avec remise), tandis que l'hypergéométrique modélise des tirages dépendants (sans remise). Lorsque la population est beaucoup plus grande que l'échantillon, les deux distributions convergent.
Quelles sont les plages valides pour k ?
Les succès observés k doivent satisfaire : max(0, n − (N − K)) ≤ k ≤ min(n, K). La borne inférieure garantit qu'il y a suffisamment d'éléments d'échec pour les tirages restants, et la borne supérieure garantit que vous ne dépassez pas les succès disponibles ou le total des tirages.
Puis-je utiliser ceci pour le test exact de Fisher ?
Oui. Le test exact de Fisher calcule les probabilités en utilisant la distribution hypergéométrique. Si vous avez un tableau de contingence 2×2, vous pouvez utiliser ce calculateur pour calculer la probabilité d'observer les nombres de cellules donnés sous l'hypothèse nulle d'indépendance.
Qu'est-ce que le facteur de correction de population finie ?
Le facteur (N − n) / (N − 1) dans la formule de la variance tient compte de l'échantillonnage sans remise. Il réduit toujours la variance par rapport à la distribution binomiale. Lorsque n est petit par rapport à N, ce facteur est proche de 1 et la correction est négligeable.
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