Probabilité et échantillonnage

Bonjour,

Je viens chercher de l'aide car je n'arrive pas à résoudre le problème suivant (que je me suis posé gratuitement) :

J'ai une solution contenant des particules sphériques en suspension (rayon 10 µm). Il y en a par exemple 10^6 par litre. Je cherche la probabilité d'en capturer exactement 1 lorsque je prélève 1 µL ou 1000 lorsque je prélève 1 mL, ou un million si je prélève 1 L.

J'ai essayé une loi de Poisson, un peu naïvement (en fait pas qu'un peu :). Je sens bien, intuitivement, que la première probabilité est plus faible que la dernière, puisque mon milieu est discontinu (et l'est d'autant "plus" que je prends des petits volumes). Je sens aussi que plus la densité de particules est grande, moins j'ai de risques de louper ma particule dans mon petit volume (sauf si je le diminue comme le volume de milieu disponible par particule).

Pouvez-vous m'aider à éclaircir ce problème ?

Merci beaucoup !

Réponses

  • Bonjour.

    On peut effectivement modéliser la proba d'en avoir une quand on prélève 1 µL par une loi de Poisson de paramètre la fréquence des particules par µL, qui est $\frac{10^6}{10^6}=1$. ceci suppose simplement qu'il y a totale indépendance des positions des particules (par exemple qu'elles ne se rassemblent pas pat paquet.
    Il y a diverses justifications possibles, en voici une élémentaire (donc contestable) : En imaginant un volume de $10^{-9}$ L, il y a une chance sur 1000 que ce soit une des particules (on a décomposé le volume en $10^9$ volumes égaux dont $10^6$ sont les particules). Le nombre de particules dans un volume 1000 fois plus grand suit la loi binomiale $B(1000, \frac 1 {1000})$, qu'on approxime par une loi de Poisson de même moyenne.
    Donc la probabilité d'en avoir une est $e^{-1}\approx 0,368$

    Par contre, si tu prends un ml, en moyenne il y en a 1000, une loi de Poisson n'est pas très conseillée, mais le même raisonnement élémentaire amène à $B(1000000, \frac 1 {1000})$ qui s'approxime plutôt avec une loi Normale de même moyenne et de même variance. La proba d'en avoir exactement 1000 est alors évaluée par la proba que la variable Normale soit entre 999,5 et 1000,5. Elle est nettement plus petite que 0,368 (évidemment, car celle d'en avoir 999 et celle d'en avoir 1001 sont à peu près identiques; sans parler de 998 ou 1002).

    Évidemment, j'ai pris ce que tu disais au mot. On aura plutôt tendance à penser à la proba d'en avoir au moins 1 (0,632) et d'en avoir au moins 1000 (0,5).

    Cordialement.
  • Génial merci ! Ta réponse est très claire et à ma portée :)
  • Du coup les paramètres de ma gaussienne sont µ=1000 et sigma = sqrt(1000) ?

    Egalement, je ne comprends pas la valeur 0.632 pour la proba d'en tirer au moins une. Cela veut dire qu'à 1000 particules par mL, si je prélève 1 mL j'ai 37% de chances de n'en attraper aucune ? Ça me parait beaucoup en fait.
  • Erreur pour sigma (ça ne va pas changer beaucoup, mais autant faire le calcul correct).

    Pour ta question, fais le calcul, tu verras ...
  • Je ne suis pas sûr de comprendre "erreur sur sigma". En tout cas j'ai fait le calcul par exemple de P(<900), et je trouve quelque chose qui me paraît trop grand (46%). Donc j'ai essayé sqrt(1000), ça me paraît plus correct (0.07%).

    Mais plus formellement j'ai vérifié ce que disaient les maths: la moyenne et la variance de la loi vers laquelle tend la loi de Poisson correspondante sont égales, donc cela me fait un écart-type de sqrt(1000), non ?
  • La formule pour la variance est np(1-p) qui donne 999, pas 1000.

    La loi de Poisson est une approximation, si on utilise une autre approximation (loi Normale) on n'a plus les propriétés de la loi de Poisson.
  • Ok merci Gérard !
  • PS : c'est quand même extraordinaire de trouver des gens qui prennent le temps de répondre à des questions pas si évidentes. Franchement, merci. Je redoute le jour où il n'y aura plus personne pour rendre le net aussi précieux.
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