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Sunday, 18 August 2024

I. Événements On considère une expérience (par exemple le jet d'un dé). L'ensemble de tous les résultats possibles est supposé fini et noté U. (dans l'exemple, U = {1, 2, 3, 4, 5, 6}). 1. Événement Définition C'est l'ensemble de tous les résultats caractérisés par une même propriété lors d'une expérience. C'est une partie A de U. Exemple: le numéro sorti lors d'un jet d'un dé est pair: A = {2, 4, 6}. 2. Événement élémentaire C'est l'événement constitué d'un seul résultat. C'est un singleton. Exemple: Les événements élémentaires du jet d'un dé sont {1}, {2}, {3}, {4}, {5}, {6}. 3. Intersection de deux événements A et B C'est l'événement constitué des résultats communs aux événements A et B. C'est la partie A B. Exemple: Si A correspond à l'obtention d'un nombre pair et B à l'obtention d'un multiple de 3, alors: A B = {6}. Remarque: repérer les « et » dans le texte. Les probabilités 1ere action. Ils caractérisent l'intersection. 4. Evénements incompatibles (ou disjoints) Deux événements sont incompatibles si ils n'ont aucun résultat en commun, ce qui correspond à A B = Ø.

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Notation: On note Pi = P ({ei}) ou Pi = P (ei). Modéliser une expérience aléatoire E, c'est lui associer un univers Ω et une loi de probabilité P sur Ω. On présente souvent un modèle sous la forme d'un tableau: Equiprobabilité Lorsque les n issues d'une expérience aléatoire E ont la même probabilité, on dit qu'elles sont équiprobables et que la loi de probabilité P sur Ω est équirépartie. Si on lance un dé (non truqué), les résultats possibles sont 1, 2, 3, 4, 5 et 6 et chacun de ces résultats a la même probabilité de sortir. On a Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Choix d'un modèle Pour modéliser une expérience, deux approches sont possibles. Probabilités en 1ère S - Cours, exercices et vidéos maths. Première approche: Une expérience aléatoire étant donnée, il est parfois possible de la modéliser par un raisonnement a priori en s'appuyant sur les hypothèses de l'énoncé. On lance un dé non truqué. Alors toutes les issues sont équiprobables. Deuxième approche: Il arrive parfois que les hypothèses ne permettent pas de choisir un modèle a priori. Dans ce cas, on peut envisager une estimation a posteriori en s'appuyant sur les fréquences observées.

On a A = {(F, P), (P, F)} et B = {(F, F)}. Opérations sur les évènements Définitions: Soient A et B deux évènements. - est réalisé lorsque A et B sont tous les deux réalisés. Les probabilités 1ere en. est réalisé lorsque A ou B (au moins l'un des deux) est réalisé. est l'évènement contraire de A. Il est réalisé lorsque A ne l'est pas. - A et B sont dits incompatibles ou disjoints s'ils ne peuvent se réaliser simultanément. Vous avez choisi le créneau suivant: Nous sommes désolés, mais la plage horaire choisie n'est plus disponible. Nous vous invitons à choisir un autre créneau.

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Définissions maintenant rigoureusement la notion de variable aléatoire. Définition: Une variable aléatoire discrète sur Ω \Omega est une fonction X X de Ω \Omega dans R \mathbb R. Ω ⟶ X R \Omega\overset{X}{\longrightarrow}\mathbb R e i ⟼ x i e_i\longmapsto x_i 2. Cours sur les probabilités - première. Loi de probabilité d'une variable aléatoire. Dans l'exemple précédent, on a les égalités suivantes: P ( X = 1) = 4 9; P ( X = 10) = 2 9; P ( X = − 3) = 3 9 P(X=1)=\frac{4}{9}\;\ P(X=10)=\frac{2}{9}\;\ P(X=-3)=\frac{3}{9} On suppose que X X prend les valeurs { x 1; x 2; …; x p} \{x_1; x_2; \ldots; x_p\} Donner la loi de probabilité de la variable aléatoire X X, c'est donner l'ensemble des probabilités p i = P ( X = x i) p_i=P(X=x_i), avec 1 ≤ i ≤ p 1\leq i\leq p. Remarques: Une loi de probablité est souvent donnée sous forme d'un tableau. x i x_i x 1 x_1 … \ldots x p x_p p i p_i P ( X = x 1) P(X=x_1) P ( X = x p) P(X=x_p) Dans l'exemple précédent, on obtient alors le tableau suivant: − 3 -3 1 1 10 10 3 9 \frac{3}{9} 4 9 \frac{4}{9} On ordonne en général les valeurs x i x_i dans l'ordre croissant.

Notions abordées: Détermination du taux de variation de l'équation d'une tangente; détermination de la formule explicite d'une suite à partir de sa formule récurrente; détermination de l'écart-type et du coefficient de variation d'une série… Contrôle corrigé 10:Dérivée et trigonométrie - Contrôle corrigé de mathématiques donné en 2019 aux premières du lycée Émilie de Roddat à Toulouse. Notions abordées: Détermination du taux de variations, du nombre dérivé, d'équation d'une tangente à une courbe représentative d'une fonction et de la dérivabilité d'une fonction. Repérage d'un point sur le cercle trigonométrique et… Contrôle corrigé 8: Dérivée et trinôme - Contrôle corrigé de mathématiques donné en 2019 aux premières du lycée Pierre Paul Riquet à Toulouse. Notions abordées: Étude de la courbe représentative d'une fonction polynôme du second degré et dérivée d'une fonction rationnelle. L'énoncé du contrôle en pdf Je consulte la correction détaillée! Les probabilités 1ère page. La correction détaillée Je préfère… Contrôle corrigé 7:Dérivée locale et globale - Contrôle corrigé de mathématiques donné en 2019 aux premières du lycée Pierre Paul Riquet à Toulouse.

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On construit un tableau à double entrée que l'on complète à l'aide des informations de l'énoncé et en réalisant des soustractions. On détermine en calculant Pour s'entraîner: exercices 19 p. 295 et 35 p. 296

Avant d'appliquer cette formule, ne pas oublier de signaler l'équiprobabilité et l'expression du texte qui la justifie.

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