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Sunday, 25 August 2024
En bref Dans la vie courante, le hasard intervient très fréquemment: quand on joue aux cartes, lorsqu'on lance un dé, lors du tirage d'un loto. Aux différents événements, on va associer un nombre positif inférieur ou égal à 1: la probabilité d'obtenir tel résultat lors de l'expérience. I Probabilité Lorsqu'on répète un grand nombre de fois une expérience aléatoire, la fréquence d'apparition d'une issue tend vers une valeur « idéale ». On appelle cette valeur probabilité de l'événement élémentaire associé à l'issue considérée. Exemple: On lance un dé à six faces. La probabilité d'obtenir le nombre 3 est égale à 1 6. Les Probabilités - Cours - Fiches de révision. La probabilité d'un événement est un nombre compris entre 0 et 1. La somme des probabilités des événements élémentaires est égale à 1. II Équiprobabilité Lorsque tous les événements élémentaires ont la même probabilité, on dit qu'il y a équiprobabilité ou que les événements élémentaires sont équiprobables. Dans une situation d'équiprobabilité, la probabilité d'un événement A est égale à: p A = nombre d'issues favorables nombre d'issues possibles III Probabilité d'un événement contraire Si p est la probabilité d'un événement A, alors la probabilité de l'événement contraire de A est égale à: 1 − p Exemple: On lance un dé à six faces.

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Accueil Boîte à docs Fiches Loi de probabilité Les lois de probabilités permettent de déterminer de manière rapide et efficace la probabilité de réussir une fois, deux fois,... un évènement. 1. Loi binomiale La loi binomiale s'applique lorsque nous sommes dans les conditions de Bernouilli: - Expérience qui a deux issues exactement - Expérience répétée un grand nombre de fois - Expérience toujours identique dont la probabilité ne change pas au cours du temps. Soit une expérience répétée ''n'' fois et ayant une probabilité ''p''. Probabilités – Révision de cours. On souhaite connaitre la probabilité que l'évènement se produise ''k'' fois. \\(P\left(X=k \right)=\begin{pmatrix}n\\ k\end{pmatrix}\ast \left(p \right)\ast {\left(1-p \right)}^{n-k})\\ Espérance mathématique: \\(E\left(x \right)=np)\\ 2. Loi de densité Les lois de densité sont utilisées lorsqu'on ne travaille pas sur des valeurs discrètes (0;1;2.... ) mais sur des valeurs continues (de 0 à 10 par exemple). La taille d'une personne par exemple est une variable continue.

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Le coefficient binomial $ \begin{pmatrix} n \\ k \end{pmatrix}$ $($ lire $k$ parmi $n$ $)$ est le nombre de chemins qui correspondent à $k$ succès On reprend le même exemple que précédemment. On a vu, par exemple, qu'il y avait 3 chemins correspondant à 2 succès. On a donc $\begin{pmatrix} 3 \\ 2 \end{pmatrix}=3$. Il y'a un seule chemin correspondant à 3 succès. Probabilité fiche révision constitutionnelle. On a donc $\begin{pmatrix} 3 \\ 3 \end{pmatrix}=1$. Les deux autres coéfficient binomiaux sont: $\begin{pmatrix} 3 \\ 0 \end{pmatrix}=1$ et $\begin{pmatrix} 3 \\ 1 \end{pmatrix}=2$. Pour calculer un coefficient binomial à l'aide d'une calculatrice on utilise la commande nCr. Théorème: Soit X une variable aléatoire de loi $\mathscr B \left(n; p\right)$. Pour tout entier k compris entre 0 et n: $$P\left(X=k\right)=\begin{pmatrix} n \\ k \end{pmatrix}p^{k} \left(1 – p\right)^{n – k}$$ On lance 7 fois une pièce équilibrée et on appelle X la variable aléatoire qui compte le nombre de fois où l'on obtient face. X suit une loi binomiale de paramètres n=7 et $p=\frac{1}{2}$​​.

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Exemple 2: Reprenons l'exemple avec les boules dans l'urne. Dans une urne on a 2 boules rouges, 3 boules vertes et 5 boules blanches de même taille et indiscernables au toucher On tire une boule puis on la remet, et on en tire une seconde, et on note les couleurs obtenues. Probabilités – 3ème – Cours. Soit R l'événement « la boule tirée est rouge » Ici la probabilité d'obtenir deux boules rouges est 2/10 x 2/10 = 4/100 = 0, 04 On a suivi les branches correspondantes à l'événement R puis encore R La probabilité d'obtenir une boule rouge et une boule d'une autre couleur est 2/ 10 x 8/10 + 8/10 x 2/10 = 32/100 = 0, 32 Ici il y a deux chemins qui fonctionnent, on doit donc ajouter les résultats. Remarque: la somme des probabilités de chaque nœud doit être égale à 1. Partagez

Lorsque tous les événements élémentaires sont équiprobables, on dit qu'il y a équiprobabilité. Un lancer d'un dé non truqué est une situation d'équiprobabilité. On suppose que l'univers est composé de n n événements élémentaires Dans le cas d'équiprobabilité, chaque événement élémentaire a pour probabilité: 1 n \frac{1}{n} Si un événement A A de Ω \Omega est composé de m m événements élémentaires, alors P ( A) = m n P\left(A\right)=\frac{m}{n}. On reprend l'exemple du lancer d'un dé avec E 1 E_1: « le résultat du dé est un nombre pair » P ( E 1) = 3 6 = 1 2 P\left(E_1\right)=\frac{3}{6}=\frac{1}{2}

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