Intervalle de fluctuation asymptotique

Soit $X_n$ une variable aléatoire suivant une loi binomiale $B(n,p)$, $\alpha$ un réel tel que $0<\alpha < 1$ et $Y$ une variable aléatoire suivant la loi normale centrée réduite $N(0,1)$.

On appelle $u${\alpha}uα​ l’unique réel tel que : $P(-u${\alpha} \leq Y \leq u_{\alpha}) = 1 - \alpha

On appelle $I$nIn​ l’intervalle : $I$n = \left[p-u{\alpha}\dfrac{\sqrt{p(1-p)}}{\sqrt{n}};p+_{\alpha}\dfrac{\sqrt{p(1-p)}}{\sqrt{n}} \right]

Alors :

$\lim\limits${n \rightarrow +\infty} p \left( \dfrac{Xn}{n} \in I_n \right) = 1 - \alpha

L’intervalle $I$n = \left[p-u{\alpha}\dfrac{\sqrt{p(1-p)}}{\sqrt{n}};p+u{\alpha}\dfrac{\sqrt{p(1-p)}}{\sqrt{n}} \right]In​=[p−uα​n​p(1−p)​​;p+uα​n​p(1−p)​​] contient la fréquence $F$n = \dfrac{X_n}{n} avec une probabilité qui se rapproche de $1 - \alpha$ lorsque $n$ augmente.

On dit que c’est un intervalle de fluctuation asymptotique de $F_n$ au seuil de $1 - \alpha$.

Cette approximation est valable lorsque $n \geq 30$, $np \geq 5$ et $n(1-p) \geq 5$.