Constructeur Maison Ossature Bois 17: Les Probabilités 1Ere
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Sur une feuille, on part d'un point à gauche, on tire des traits qui dirigent vers les issues de la première épreuve, et on note sur les branches les probabilités correspondantes. Par exemple, pour un lancé à pile où face d'une pièce truquée avec une probabilité de pile de 0, 4, on obtient d'abord ceci: Si un deuxième lancé est effectué, on dessine de nouvelles branches en partant des issues du premier lancé. Et après un troisième lancé: Après 3 lancés, il y a au total 8 issues. Elles ne sont pas équiprobables: la probabilité d'obtenir P-P-P est nettement plus faible que celle d'obtenir F-F-F. On calcule la probabilité d'une issue en multipliant les probabilités inscrites sur les branches qui mènent à elle. Probabilités : cours et formules de probabilités de base. Par exemple, la probabilité d'obtenir 3 fois pile est 0, 4 3 =0, 064. La probabilité d'obtenir pile puis face puis pile est 0, 4×0, 6×0, 4=0, 096. La probabilité d'obtenir 3 fois face est 0, 6×0, 6×0, 6=0, 216. On peut écrire les probabilités de chaque issue à droite des branches de l'arbre.
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E ( Y) = E ( 3 X − 5) = 3 E ( X) − 5 = 15 3 − 5 = 0 E(Y)=E(3X-5)=3E(X)-5=\frac{15}{3}-5=0 4. Variance et écart-type. Cours Probabilités : Première. On appelle variance de X X le nombre noté V ( X) V(X) et défini par V ( X) = x 1 2 p 1 + x 2 2 p 2 + … + x n 2 p n − E ( X) 2 V(X)=x_1^2p_1 +x_2^2p_2+\ldots + x_n^2p_n -E(X)^2 On appelle écart-type de X X le nombre noté σ ( X) \sigma(X) et défini par σ ( X) = V ( X) \sigma (X)=\sqrt{V(X)} Remarque: On peut aussi voir la variance d'après la formule suivante: V ( X) = E ( X 2) − E ( X) 2 V(X)=E(X^2)-E(X)^2 La variance et l'écart-type sont des caractéristiques de dispersion, indiquant comment les valeurs sont dispersées ou non autour de l'espérance. Dans notre exemple, V ( X) = ( − 3) 2 × 3 9 + 1 2 × 4 9 + 1 0 2 × 2 9 − 25 9 = 206 9 V(X)=(-3)^2\times\frac{3}{9} + 1^2\times\frac{4}{9} + 10^2\times\frac{2}{9} - \frac{25}{9}=\frac{206}{9} σ ( X) = 206 3 \sigma (X)=\frac{\sqrt{206}}{3} V ( a X + b) = a 2 V ( X) V(aX+b)=a^2V(X) σ ( a X + B) = ∣ a ∣ σ ( X) \sigma (aX+B)=\vert a\vert \sigma (X) Toutes nos vidéos sur probabilités en 1ère s
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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. est réalisé lorsque A ou B (au moins l'un des deux) est réalisé. Probabilités - Cours maths 1ère S - Tout savoir sur les probabilités. 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.
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. Les probabilités 1ère séance. On a Ω = {1, 2, 3, 4, 5, 6}. Choix d'un modèle Pour modéliser une expérience, deux approches sont possibles. 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.
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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}. Les probabilités 1ère partie. 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. 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.
Probabilités: Fiches de révision | Maths première S Téléchargez la fiche de révision de ce cours de maths Probabilités au format PDF à imprimer pour en avoir une version papier et pouvoir réviser vos propriétés partout. Télécharger cette fiche Vous trouverez un aperçu des 5 pages de cette fiche de révision ci-dessous. Identifie-toi pour voir plus de contenu.