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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. 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. Formule des probabilités totales - Maxicours. 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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C. Variable aléatoire binomiale en Terminale 1. Définition d'une variable aléatoire binomiale en Terminale On considère une épreuve de Bernoulli dont la probabilité du succès est. On répète fois de façon indépendante cette épreuve et on note la variable aléatoire représentant le nombre de succès à l'issue de cette succession d'épreuves. suit une loi binomiale de paramètres et et on note. 2. Formule de la loi binomiale Soit et, si suit une loi binomiale de paramètres et,, pour tout,. 3. Espérance et variance de la loi binomiale Si suit une loi binomiale de paramètres et, 4. Intervalle de fluctuation de la loi binomiale Soit une variable aléatoire de loi et. Il existe deux entiers et tels que. On dit que est un intervalle de fluctuation pour au risque ou au seuil En pratique, on cherche le plus grand entier et le plus petit entier tels que. Si l'on impose: est le plus grand entier tel que et le plus petit entier tel que, alors. On dit que l 'intervalle de fluctuation est centré. D. Loi binomiale en Terminale Générale : cours complet. Utilisation de Python pour modéliser la loi binomiale 1.
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Déterminer la loi d'une variable aléatoire binomiale La loi from math import factorial as fact def binom(n, p, k): return fact(n)/fact(k)/fact(n k) * p **k * (1 p) **(n k) Calcul des probabilités cumulées: pour obtenir def cumulbinom(n, p, k): S = 0 for i in range(k + 1): S = S + binom(n, p, i) return S Pour obtenir la liste des pour: def TablCumul(n, p): T=[] for k in range (n + 1): S= S +binom(n, p, k) (S) return T Toutes ces fonctions ne sont utilisables que pour. 2. Graphique de loi binomiale avec Python Dans les deux cas: import as plt Diagramme en bâtons de la loi d'une variable de Bernoulli (en rouge) def batons(n, p): for k in range(0, n + 1): ([k, k], [0, binom(n, p, k)], 'r') () En utilisant « bar » remplacer et par leurs valeurs: Déterminer dans une liste la loi de loi = [binom(n, p, k) for k in range(n + 1)] et utilisation de bar; (range(n +1), loi, width = 0. Cours de probabilité terminale pdf. 1) 3. Simuler un tirage de Bernoulli, binomial, avec Python Dans tous les cas, import random Simulation d'une loi de Bernoulli: def SimulBernoulli(p): a = () if a < p: return 1 else: return 0 et pour obtenir 20 simulations d'une loi de Bernoulli de paramètre [SimulBernoulli(0.
On considère deux événements A et B, l ' intersection des événements A et B est un événement qui est noté A∩ B « A et B » qui est réalisé si et seulement si, A est réalisé et B est réalisé simultanément. Exemple on lance un dé à six faces on appelle:A l'évènement « obtenir un nombre impair » B l'évènement « obtenir un nombre pair » C l'évènement « obtenir un nombre ≥ 3 L'évènement A ={1;3;5} L'évènement B = {2;4;6} L'évènement C = {3;4;5;6} L'évènement A∩C = {3;5}. L'évènement B∩C = {4;6}. Cours probabilité terminale s pdf. L'évènement A∩B =Ø Réunion de deux évènements On appelle réunion des deux événements A et B noté A ∪ B, l'événement « A ou B » qui est réalisé si et seulement si A est réalisé ou B est réalisé Exemple Reprenons l'expérience précédente: L'évènement A∪B = {1;2;3;4;5;6}. Complémentaire L'événement complémentaire de B, que l'on note « non B » correspond à l'événement ={1, 3, 5} Loi de probabilité Définition Dans une expérience aléatoire qui comporte un nombre fini d'issues appelé univers: Ω= {ω 1; ω 2; ω 3; …; ω n} est un ensemble fini On définit une loi de probabilité sur tel que: pour tout i, 0 ≤ p i ≤ 1 p i est la probabilité élémentaire de l'événement {ω i} et on note pi = P({ωi}) parfois plus simplement p(ω i).
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Lancer un dé à 6 faces et noter le chiffre apparent sur la face supérieure, il indiquera l'une des six issues suivantes: 1, 2, 3, 4, 5 ou 6. Il y a 6 issues possibles; L'univers de l'expérience est Ω={1; 2; 3; 4; 5; 6}; A = « le résultat est pair » est un événement; A ={2; 4; 6}. B = »le résultat est impair » est un événement: B = {1, 3, 5}. Cours Probabilités : Terminale. C = « le résultat ≥ 6 » est un événement élémentaire C ={6} ensemble qui contient une seule issue. Exemple 2. Lancer une pièce de monnaie à 2 faces « Pile » ou « Face » et noter la face exposée, est une expérience aléatoire: Il n'y a que 2 issues possibles L'univers de l'expérience est Ω={ P; F}; A ={ P} et B ={ F} sont des événements élémentaires Exemple 3. Dans une urne avec 1 boule blanche et deux boules noires, – le tirage d'une boule: Ω = { B, N}, – le tirage successif de deux boules avec remise:Ω = { (B, B), (B, N), (N, B), (N, N)}, – le tirage successif de deux boules sans remise: Ω = { ( B, N), ( N, B), ( N, N)}, Opérations sur les événements Intersection de deux événements.
La somme des probabilités de tous les événements élémentaires: Si Ω= {ω 1; ω 2; ω 3; …; ω n} alors P(ω 1) + P(ω 2) + … + P(ω n) = 1. Équiprobabilité Dans une expérience aléatoire, il y a équiprobabilité si tous les événements élémentaires d'un univers ont la même probabilité d'être réalisés. Théorème S'il y a équiprobabilité pour une expérience dont l'univers Ω comporte un nombre total « n » événements élémentaires, alors la probabilité de chaque événement élémentaire est égale à si on lance un dé, l'univers de l'expérience aléatoire est: Ω={1; 2; 3; 4; 5; 6}; les six faces ont exactement la même chance d'apparaître.