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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. Il lui correspond la partie vide Ø de Ω. Cours probabilité terminales. 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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Utilisation du diagramme Utilisation d'un arbre pondéré Explication d' un arbre pondéré Propriétés: La somme des probabilités des branches issues d'un même nœud est égal: P(A) + P(A) =1 La probabilité d'une « feuille » « extrémité d'un chemin » est égale au produit des probabilités du chemin aboutissant à cette feuille:P(A)x P A (B) Indépendance de deux événements Deux événements sont indépendants lorsque la probabilité de l'un ne dépend pas de la réalisation de l'autre, soit: P A (B)=P(B) Deux événements sont indépendants lorsque P(A∩B)= P(A)×P(B)
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La courbe représentative de la fonction de densité est une courbe en cloche; elle admet pour axe de symétrie la droite d'équation x = µ. L'écriture de la fonction de densité et le calcul d'aire sous la… Loi exponentielle – Terminale – Cours Tle S – Cours sur la loi exponentielle – Terminale S Définition Soit λ un réel strictement positif. Cours De Maths Jusque Niveaux Terminale. Cours particuliers de Maths à Paris. La loi exponentielle de paramètre λ modélise la probabilité qu'un élément cesse de vivre au cours d'un intervalle de temps donné. Elle admet pour densité de probabilité la fonction définie sur par: L'aire sous la courbe sur est égale à 1. Propriétés Soit une variable aléatoire T suivant une loi exponentielle de paramètre λ. Pour tout réel a strictement positif:… Loi à densité sur un intervalle – Terminale – Cours Tle S – Cours sur la loi à densité sur un intervalle – Terminale S Variable aléatoire continue On considère une expérience aléatoire. Si X est une variable aléatoire discrète prenant un nombre fini de valeurs, sa loi de probabilité est une fonction qui associe à toute valeur de k prise par X sa probabilité P(X = k).
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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 probabilité terminal server. 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]
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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.
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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. Formule des probabilités totales - Maxicours. 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. 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.
Résumé de cours Exercices et corrigés Cours en ligne de Maths en Terminale A. Épreuves indépendantes en Terminale 1. Définition des épreuves indépendantes en Terminale Soit,. Soient épreuves pour. On note l'univers (supposé fini) des résultats élémentaires associés à l'épreuve et la probabilité asso- ciée. On note l'univers associé à l'épreuve formée par la succession des épreuves. Les épreuves sont indépendantes ssi la probabilité associée à l'épreuve vérifie pour tout, et tout,. Dans ce cas, si pour tout,,. 2. Exemples d'épreuves indépendantes Les épreuves « jeter un dé » puis « tirer une boule dans une urne » sont des épreuves indépendantes. Les épreuves « jeter un dé » puis tirer une boule dans une urne portant le numéro donné par le dé » ne sont pas des épreuves indépendantes (sauf si les urnes ont la même composition! ). Les épreuves « jeter fois un dé » sont indépendantes. Les épreuves « tirer fois une boule dans une urne » … sont indépendantes lorsque l'on remet la boule à l'issue de chaque tirage … ne sont pas indépendantes si la boule n'est pas remise après chaque tirage.
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