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(1) Yvan Monka – Académie de Strasbourg – Tout le cours en vidéo: I. Notion de probabilité conditionnelle Exemples: Vidéo 1) On tire une carte au hasard dans un jeu de 32 cartes. Soit 𝐴 l'événement "Le résultat est un pique". Soit 𝐵 l'événement "Le résultat est un roi". Donc 𝐴 ∩ 𝐵 est l'événement "Le résultat est le roi de pique". Alors: 𝑃(𝐴) =! "# = $% et 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = $ "#. Définition: Soit A et B deux événements avec 𝑃(𝐴) ≠ 0. On appelle probabilité conditionnelle de B sachant A, la probabilité que l'événement B se réalise sachant que l'événement A est réalisé. Elle est notée 𝑃! Yvan monka probabilité conditionnelle. (𝐵) et est définie par: 𝑃! (𝐵) = &((∩*) &((). Donc la probabilité que le résultat soit un roi sachant qu'on a tiré un pique est donc: 𝑃! (𝐵) = &((∩*) &(() = $ "#: $% = $!. On peut retrouver intuitivement ce résultat. En effet, sachant que le résultat est un pique, on a une chance sur 8 d'obtenir le roi parmi les piques. 2) Un sac contient 50 boules, dont 20 boules rouges et 30 boules noires, où il est marqué soit "Gagné" ou soit "Perdu" Sur 15 boules rouges, il est marqué Gagné.
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Dans cette partie, on diversifie et on approfondit les modèles probabilistes rencontrés, en exploitant des situations où interviennent les probabilités conditionnelles, l'indépendance, les variables aléatoires. Un axe majeur est l'étude de la succession d'un nombre quelconque d'épreuves aléatoires indépendantes. Notion 1: Succession d'épreuves Notion 2: Loi binomiale Notion 3: Problème de seuil Vers le sommaire du drive: lien Synthèse de cours: lien Visulaiser une loi binomiale à l'aide d'un arbre: lien Calculer une probabilité pour une loi binomiale - Tutoriel TI Vidéo Yvan Monka Vidéo: Yvan Monka Probabilité de k succès pour un schéma de Bernoulli - OLJEN
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Ce chapitre reprend les notions abordées en 1ère STMG. On pourra reprendre le cours pour se remettre à niveau. Rappels second degré: énoncé Rappels dérivations fonctions polynômes: énoncé Modélisation de fonctions polynômes: énoncé Vidéo 1: Dérivée d'un polynôme de degré $$n$$ Vidéo 2: Étude d'un polynôme de degré 3 (exercice corrigé- vidéo d'Yvan Monka) Vidéo 3: Étude d'un polynôme de degré 4 (exercice corrigé) Vidéo 4: Appliquer les études de fonctions: problème de modélisation (exercice corrigé)
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Loi Binomiale et Schéma de Bernoulli - Cours de Probabilité - Mathrix. Loi Binomiale - Cours avec Exercice Type - Mathrix. Ch06Probabilitesconditionnelles papier. Maths TS - Probabilités Conditionnelles indépendance - Mathématiques Terminale BAC S 2018. Probabilités conditionnelles - Indépendance. Schéma de Bernoulli - Loi binomiale. Exercice sur les probabilités conditionnelles. Probabilités conditionnelles: de Bayes à Monty Hall. Loi binomiale. Yvan monka probabilité conditionnelle sa. Cours probabilités conditionnelles1. Probabilités conditionnelles 3 exemples. Evénements indépendants. Probabilités conditionnelles propriétés indépendance. Arbre de probabilités règles. Probabilités totales. Exemple complet loi Binomiale et intervalle fluctuation. Lois binomiales. Formule de Bayes et applications (mêmes philosophiques) Le théorème de Bayes en image. J'ai longtemps galéré avec les probabilités... C'est assez tard que j'ai compris qu'il s'agissait juste d'un problème de dénombrement. Par exemple, si vous cherchez à savoir la probabilité pour que la somme de deux dés lancés soit égale 8, il suffit de dessiner un tableau 6x6 contenant toutes les combinaisons possibles et compter les cases contenant un 8.
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J'étais assez satisfait de cette conception des probabilités qu'on appelle fréquentiste. Sauf que voilà, il y a une autre vision des probabilités très tendance en informatique que l'on trouve en intelligence artificielle, dans la reconstruction des arbres phylogénétique, dans l'analyse naturelle du langage ou même dans la détection des mutations génétique sur des données de séquençage haut débit. Cette conception c'est le bayésianisme, un raisonnement basé sur le théorème de Bayes. Des malades et un test biologique Sur internet, les démonstrations de la formule s'aident souvent d'un exemple avec des patients et un test biologique. Chapitre 13- Intelligence Artificielle. Boire ou conduire, il faut choisir! Drapeau jaune: Cet article demande quelques connaissances mathématiques de base et un peu d'abstraction pour être entièrement saisi. Probabilité conditionnelle yvan monka. Les vacances ont débuté pour certains, arrivent bientôt pour d'autres. Peut-être prendrez-vous la route cet été, qui sait? Vous connaissez certainement ce slogan: celui qui conduit, c'est celui qui ne boit pas.
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X est la variable aléatoire qui prend pour valeur la rang du tirage de la boule noire. Établir un arbre de probabilités et calculer la probabilité d'obtenir la boule noire au premier, deuxième, troisième et dernier tirage. Soit R la loi de probabilité qui détermine le rang de la sortie de la boule noire. Calculer l'espérance de R Correction en vidéo
Retrouvez le support de cours en PDF. Etudier une répétition de deux épreuves indépendantes On entend par « épreuve » une expérience aléatoire. Par ex, j'ai 3 boules indiscernables au toucher, 2 rouges et 1 bleue. J'en choisi une au hasard. L'épreuve est donc le fait de tirer une boule. Quelles sont les issues possibles? Succession d'épreuves indépendantes: schéma de Bernoulli et loi binomiale - Vidéo Spécialités. Dans ce cours, Sophie, la professeure de mathématiques, aborde le thème familier des probabilités. Il fait suite au travail effectué en première sur les variables aléatoires, les arbres pondérés et la notion d'indépendance d'événements. Exercices, TD, activités de Tstmg - My MATHS SPACE. La séance aborde essentiellement la succession d'épreuves indépendantes et plus particulièrement le schéma de Bernoulli du nom du mathématicien suisse. Trois questions flash permettent de revenir sur la notion d'indépendance (et de dépendance) avec les modèles de référence: lancer de pièces, lancer de dés, tirage de boules dans une urne. La quatrième question est un problème de dénombrement.