Medcost : Comment Choisir Un Outil D'aide Au Codage, Cours Probabilité Terminale S Pdf
Slides: 9 Download presentation Aide au codage PMSI en chirurgie La genèse Groupe de travail « critères d'efficacité » 10 mai 2011 Dr Nathalie SCHWALD EMG Hôtel Dieu Historique n n Enquête sur l'activité de l'EMG de l'Hôtel Dieu Service d'ophtalmologie En 2010 Mise en place d'un protocole d'appel de l'EMG depuis 2008 ¨ ¨ ¨ patients de plus de 75 ans Traumatisme oculaire/ facial Chute/troubles de la marche Confusion/troubles du comportement Perte d'autonomie Dr Nathalie SCHWALD EMG Hôtel Dieu Résultats de l'enquête n n n 28 patients (5, 04% des patients vus par l'EMG en 2010) Moyenne d'âge: 86. 2 ans (68 -103) Sex ratio: 12 hommes/16 femmes Provenance: domicile 25/ institution 3 DMS: 5.
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Indépendance – Terminale – Cours – Probabilité Cours de probabilité pour la terminale S – Indépendance Soient A et B deux événements de probabilité non A et B sont indépendants lorsque la réalisation de l'un ne modifie pas les chances de réalisation de l'autre. Soient A et B deux événements de probabilité non nulle. Formule des probabilités totales - Maxicours. A et B sont indépendants si, et seulement si: Si A et B sont indépendants, alors il en est de même pour:….. Voir les fichesTélécharger les documents Indépendance… Probabilité conditionnelle – Terminale – Cours Cours de terminale S sur la probabilité conditionnelle tleS Définition P désigne une probabilité sur un univers fini Ω. A et B étant deux événements de Ω, B étant de probabilité non nulle, on appelle probabilité conditionnelle de l'événement A sachant que B est réalisé le réel p(A/B) tel que. Le réel p(A/B) se note aussi et se lit aussi probabilité de A sachant B On a donc Arbre pondéré La somme des probabilités des branches d'un nœud est… Lois de probabilité sur un ensemble fini – Terminale – Cours Cours sur les lois de probabilité sur un ensemble fini – Terminale S Définition Soit Ω= {,, ….., } un ensemble fini.
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Prévisualiser(ouvre un nouvel onglet) Voici le cours probabilités simple et précis pour les étudiants de: Terminale et Bac. Expérience aléatoire Univers, issues et événements Aléatoire = imprévisible; lié au hasard. le lancer d'un dé est une expérience aléatoire, car on ne peut pas prévoir avec certitude quel en sera le résultat, puisque ce dernier est imprévisible « lié au hasard ». le résultat d'une expérience aléatoire est appelé issue L'ensemble formé de toutes les issues possibles de l'expérience aléatoire est appelé univers noté Ω ( Oméga), Un événement est une partie de l'univers, formée d'une ou de plusieurs issues possibles Les sous-ensembles de l'univers Ω sont appelés événements. Un événement élémentaire est une partie de l'univers Ω, formée d'une seule issue possible On appelle événement impossible, un événement qui ne contient aucun des éléments de Ω. Cours probabilité terminale s. Il lui correspond la partie vide Ø de Ω. On appelle, événement certain, l'ensemble Ω de toutes les possibilités. Il lui correspond la partie pleine de Ω On appelle, événements incompatibles, deux parties disjointes de Ω Exemple 1.
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8) for k in range (20)] Simulation d'une loi binomiale def SimulBinomiale(n, p): res = 0 for k in range (n): if SimulBernoulli(p) == 1: res = res + 1 return(res) et pour obtenir 20 simulations d'une loi binomiale de paramètres 10 et [SimulBinomiale(10, 0. 5) for k in range (20)] Répétition de simulations d'une loi binomiale def RepeteSimulBinomiale(n, p, Nbe): L = [0]*(n + 1) for k in range(Nfois): res = SimulBinomiale(n, p) L[res] = L[res] + 1 return(L) et pour obtenir 20 simulations d'une loi binomiale de paramètres 10 et, suivies de la représentation: LL= RepeteSimulBinomiale(10, 0. 4, 20) (range(11), LL, width = 0. 1) Calcul des fréquences des occurrences lors de simulations d'une loi binomiale de paramètres et def FrequenceSimulBinomiale(n, p, Nbe): for k in range(Nbe): for k in range(n + 1): L[k] = L[k] /Nbe et exemple de représentation (10000 simulations): F = FrequenceSimulBinomiale(10, 0. 4, 10000) (range(11), F, width = 0. Cours De Maths Jusque Niveaux Terminale. Cours particuliers de Maths à Paris. 1) 4. Problèmes de seuils avec une variable X de loi binomiale Procédure qui donne le plus grand entier tel que: def SeuilGauche(n, p, alpha): S = binom(n, p, 0) k = 0 while S <= alpha: k = k + 1 S = S + binom(n, p, k) return k 1 Procédure qui donne le plus petit entier tel que: def SeuilDroit(n, p, alpha): S = binom(n, p, n) k = n k = k – 1 return k + 1 Procédure qui donne l'intervalle de fluctuation centré de au seuil de risque: def IntervalleFluc(n, p, risque): m = SeuilGauche(n, p, risque/2) M = SeuilDroit(n, p, risque/2) return [m+1, M 1]
3. Utilisation d'un arbre On peut lorsque le nombre d'épreuves est faible et le nombre de résultats possibles à chaque épreuve est faible, s'aider d'un arbre de probabilité. B. Schéma de Bernoulli en Terminale 1. Épreuve de Bernoulli en Terminale On dit qu'une épreuve est une épreuve de Bernoulli lorsqu'elle mène à la réalisation de deux événements (appelé succès) et (appelé échec). 2. Variable aléatoire de Bernoulli en Terminale À une épreuve de Bernoulli, on peut associer la variable aléatoire définie par si est réalisé et si n'est pas réalisé. On note, alors la loi de est donnée par et et. On dit que suit une loi de Bernoulli de paramètre et on note. Réciproquement, si est une variable aléatoire dont la loi est définie par et et, est la variable aléatoire de Bernoulli associée à l'épreuve de Bernoulli telle que et. Si, et. 3. Cours probabilité terminale pdf. Schéma de Bernoulli Soit, on dit que l'on a un schéma de Bernoulli lorsque l'on répète épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes. Lorsque l'on tire un échantillon de éléments dans une population très grande, sans remise, on n'a pas un schéma de Bernoulli, mais on pourra approcher l'ensemble des tirages par un schéma de Bernoulli.