S30 : N1- connaitre le vocabulaire, déterminer la probabilité d'un événement (modèle équiréparti ou fréquences)

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "S30 : N1- connaitre le vocabulaire, déterminer la probabilité d'un événement (modèle équiréparti ou fréquences)"

Transcription

1 S30 : N1- connaitre le vocabulaire, déterminer la probabilité d'un événement (modèle équiréparti ou fréquences) Exercice 1 : Une enquête nous donne la répartition des animaux de compagnie (chiens et chats) de 100 ménages. Ménage Ménage ne Total possédant un chien possédant pas de chien Ménage 8 25 possédant un chat Ménage ne possédant pas de chat Total ) Compléter le tableau. On note les événements suivants : E : «le ménage possède un chien» et F : «le ménage possède un chat» 2) Calculer la probabilité des événements E et F. 3) Décrire avec une phrase en français l événement E F puis donner sa probabilité. 4) Décrire avec une phrase en français l événement E F puis déduire des résultats précédents sa probabilité. 5) Décrire avec une phrase en français l événement E puis déduire des résultats précédents sa probabilité. Exercice 2 : Dans un sac contenant des jetons rouges, verts et jaunes, on choisit au hasard un jeton. R : «le jeton choisi est rouge» et V : «le jeton choisi est vert» J : «le jeton choisi est jaune». On sait que p(r) = 1 et p(v) = 4. Calculer p(j) Exercice 3 : Dans une assemblée de 200 élèves de Terminale, la répartition par groupes sanguins est la suivante : 80 % des élèves ont un rhésus positif (Rh + ). Parmi ceux qui ont un rhésus positif, 45 % sont du groupe O. Parmi ceux qui ont un rhésus négatif, 40 % sont du groupe O, 40 % sont du groupe A. 8 % des élèves sont du groupe B et 37,5 % d entre eux sont de rhésus négatif. 2 % des élèves sont du groupe AB avec un rhésus positif. 1) Compléter le tableau suivant qui donne la répartition des 200 élèves. Groupe O A B AB Total Rh + Rh - Total 200 2) On tire au sort un élève parmi les 200. Tous les élèves ont la même probabilité d être choisis. Déterminer la probabilité de chacun des évènements suivants : E 1 : «L élève est de Rhésus» E 2 : «L élève est du groupe O» 3) Décrire à l aide d une phrase les évènements E 1 E 2 et E 1 E 2 puis donner leur probabilité. 4) Décrire à l aide d une phrase l évènement 2 E puis donner sa probabilité.

2 Exercice 4 : À la rentrée 2003, les écoles primaires d une ville de l agglomération parisienne ont effectué un bilan de santé auprès de leurs élèves. Une partie de ce bilan de santé avait pour objectif de diagnostiquer les enfants atteints d asthme et de détecter ceux qui présentaient des symptômes asthmatiques. Parmi les 600 filles de ces écoles, 4,5% étaient asthmatiques. De plus, 5% des filles et 7% des garçons présentaient des symptômes asthmatiques. Enfin, 88% des élèves ne présentaient aucun trouble en rapport avec cette maladie. «L élève est une fille qui présente des symptômes asthmatiques». Écrire cet évènement à l aide des évènements A, B ou C puis calculer sa probabilité. 3) On choisit au hasard un élève atteint d asthme. Quelle est la probabilité que cet élève soit un garçon? 1) Remplir le tableau d effectifs suivant Filles Garçons Total Asthmatiques Symptômes asthmatiques Aucun trouble Total ) Dans les questions suivantes, les résultats seront donnés sous forme décimale en arrondissant à 0,01 près. On choisit au hasard un élève parmi les élèves des écoles primaires et on considère les évènements suivants : A : «L élève est un garçon»; B : «L élève est asthmatique»; C : «L élève présente des symptômes asthmatiques». a) Calculer la probabilité de chacun des évènements A et B. b) Définir par une phrase l évènement A B, puis calculer sa probabilité. c) En déduire la probabilité de l évènement A B. d) Définir par une phrase l évènement A Cet calculer sa probabilité e) On considère l évènement :

3 Exercice 5 : (a vérifier) Un lycée de Paris compte 800 élèves. On sait que : 320 élèves sont en Seconde ; parmi eux, il y a 45 % de nonfumeurs ; parmi les 250 élèves de Première se trouvent 120 non-fumeurs ; 92 élèves de terminales sont non-fumeurs 1) Remplir le tableau d effectifs suivant après l avoir recopié : Elèves de seconde Elèves de Première Elèves de Terminale Elèves fumeurs Elèves nonfumeurs Total Total 800 2) Dans cette question, tous les résultats seront donnés sous forme de nombre décimal.. S31 : N2- utiliser arbres, tableaux, probabilités de réunion et d'intersections Exercice 6 : On lance 3 pièces. Quelle est la probabilité d avoir au moins un côté face? Exercice 7 : On lance 4 pièces. Quelle est la probabilité d avoir au moins un côté face? Exercice 8 : On lance trois fois un dé cubique équilibré. On note A l évènement : «avoir au moins un 6» Quelle est la probabilité de l évènement A? Exercice 9 : Un sac contient 2 boules rouges et 3 boules noires. On sort une première boule puis sans la remettre dans le sac, on tire une seconde boule. (tirage sans remise) 1) Représenter cette situation par un arbre qui peut être pondéré. 2) Donner la probabilité p d avoir deux boules de couleur différentes. On tire au sort un élève parmi les élèves du lycée. Tous les élèves ont la même probabilité d être choisis. On note S, P, T et F les évènements suivants : S : «L élève est en seconde» ; T : «L élève est en Terminale» P : «L élève est en Première» ; F : «L élève est fumeur» a) Calculer les probabilité P(T) et P(F). b) Définir par une phrase en français l événement F puis calculer P( F ). c) Définir par une phrase en français l événement S F puis calculer P (S F ). d) Les évènements S et F sont-ils incompatibles? e) Définir par une phrase en français l événement S F puis calculer P(S F).

4 Exercice 10 : Hervé lance une pièce de monnaie équilibré. Si le côté pile apparait, il pioche une boule dans l urne U p. Sinon il pioche une boule dans l urne U F. Les deux urnes contiennent chacune cinq boules : Dans l urne U p, il y a 3 boules rouges et 2 boules vertes. Dans l urne U F, il y a 4 boules rouges et 1 boule verte. 1) Compléter l arbre pondéré. Exercice 11 : Hervé lance un dé cubique équilibré. Si Hervé obtient la face 1, il pioche une boule dans l urne U A. Sinon il pioche une boule dans l urne U A. Les deux urnes contiennent chacune cinq boules : Dans l urne U A, il y a 3 boules rouges et 2 boules vertes. Dans l urne U A., il y a 4 boules rouges et 1 boule verte. On note A l évènement : «obtenir 1» R l évènement : «obtenir une boule rouge» V l évènement : «obtenir une boule verte» 1) Compléter l arbre pondéré. 2) Utiliser les règles de calcul dans un arbre pour calculer les probabilités des évènements suivants. a) E : «la boule provient de U p et est rouge.» b) G : «la boule provient de U F et est rouge.» 3) Quelle est la probabilité qu Hervé obtienne une boule rouge. 2) Utiliser les règles de calcul dans un arbre pour calculer les probabilités des évènements suivants. c) E : «la boule provient de U p et est rouge.» d) F : «la boule provient de U F et est rouge.» 3) Quelle est la probabilité qu Hervé obtienne une boule rouge.

5 Exercice 12 : On lance deux dés cubiques équilibrés et on note la somme des deux dés. M. Lerbert mise sur le 7. Pourquoi? On pourra utiliser un arbre ou un tableau. Exercice 13 : On lance deux dés cubiques équilibrés et on calcule la différence entre les deux dés. Exemple : On obtient 4 et 5, la différence est 1. On obtient 6 et 3, la différence est 3. On obtient 4 et 4, la différence est 0. Quelle est la probabilité de l évènement A : «obtenir une différence strictement plus grande que 2» Correction d'exercice 1 : : 1) Ménage possédant un chien Ménage possédant un chat Ménage ne possédant pas de chat Ménage ne possédant pas de chien Total Total ) On est dans une situation d équiprobabilité. p(e) = 20/100 = 0,2 et p(f) = 25/100 = 0,25 3) E F : «Le ménage possède un chien et un chat» p(e F) = 8/100 = 0,08. 4) E F : «Le ménage possède un chien ou/et un chat» p(e F) = p(e) + p(f) p(e F) = = 0,37. 5) E : «Le ménage ne possède pas de chien» p(e ) = 1 p(e) = = 0,8

6 Correction d'exercice 2 : Il y a trois issues à cette expérience. La somme des probabilités des issues est égale à 1. 8 Donc p(j) = 1 P(R) P(V) = = Correction d'exercice 3 : ( à contôler) I- 1) Groupe O A B AB Total Rh Rh Total ) On est dans une situation d équiprobabilité. Il y a 40 élèves du Rhésus - P(E1) = = 1 5 Il y a 88 élèves du groupe O 15 P(E2) = = ) E 1 E 2 : «L élève choisi est du groupe O et a un Rhésus» P(E1 E2) = = 2 25 E 1 E 2 : L élève choisi est du groupe O et/ou a un Rhésus» P(E 1 E 2 ) = P(E 1 ) + P(E 2 ) - P(E 1 E 2 ) =... = Correction d'exercice 4 : ( à contôler) Filles Garçons Total Asthmatiques Symptômes asthmatiques Aucun trouble Total On est dans une situation d équiprobabilité. a) A : «l élève est un garçon» B : «L élève est asthmatique» P(A) = ,54 P(B) = ,06 b) A B: l élève est un garçon asthmatiques P(A B) = ,04 c) P(AUB) = P(A) + P(B) P(A B) 0,54 + 0,06 0,04 i.e. P(AUB) 0,56 d) A U C : L élève est un garçon ou/et présentant des symptômes asthmatiques P(AUC) = , e) A C : «l élève est une fille et présente des symptômes asthmatiques» P( A C) = ,23 3. On est dans une situation d équiprobabilité. La probabilité que cet élève soit un garçon sachant qu il est atteint d asthme est p = 50 ( 0, 65) 77 5) E 2 : «L élève n est pas du groupe O» P( E 2 ) = 1 P(E 2 ) =...= 14 25

7 Correction d'exercice 5 : 1) Elèves fumeurs Elèves nonfumeurs Total Elèves de seconde Elèves de Première Elèves de Terminale Total ) a) On est dans une situation d équiprobabilité. D où P(T) = = 0,2875 et P(F) = = 0, b) F : «l élève n est pas fumeurs» p( F ) = = 0,555 c) S F : «l élève est soit en seconde, soit un non-fumeur ou bien les deux» P(S F ) = = 0, d) Les évènements S et F ne sont pas incompatibles car il peut y avoir des élèves de seconde fumeur. e) S F : «l élève est un élève de seconde qui fume» 144 P(S F) = = 0, Correction d'exercice 7 : Si on note A l évènement : «Avoir au moins un côté face» A : «on a que des côtés piles» Si on fait un arbre des possibilités, on obtient : p(a ) = 1 15 et donc p(a) = Correction d'exercice 8 : 1 ère solution : Faire un arbre et compter le nombre d issues favorables. (dans un premier temps avec deux lancers) p(a) = 2 ième solution : Faire un arbre pondéré à 2 issues pour chaque lancer. 6 et 6 3 ième solution : Faire un arbre pondéré par des probabilités. p(a) = 1 p(a ) = 1 ( ) = Correction d'exercice 9 : 1) arbre 2) p = p(rn) + p(nr) = = = = 3 5 Correction d'exercice 6 : Si on note A l évènement : «Avoir au moins un côté face» A : «on a que des côtés piles» Si on fait un arbre des possibilités, on obtient : p(a ) = 1 8 et donc p(a) = 7 8

8 Correction d'exercice 10 : p(g) = p(f R) = = ) p(r) = p(p R) + p(f R) = Correction d'exercice 12 : 2) p(e) = p(p R) = = 3 10 p(g) = p(f R) = = 4 10 C est le 7 qui a le plus de chance d être obtenu. p(7) = 6 36 = 1 6 (par exemple p(5) = 4 36 = 1 9 3) p(r) = p(p R) + p(f R) = 7 10 Correction d'exercice 13 : Correction d'exercice 11 : p(a) = ) p(e) = p(p R) = = 3 30

Probabilité. Table des matières. 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables... 2 1.2 Définitions... 2 1.3 Loi équirépartie...

Probabilité. Table des matières. 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables... 2 1.2 Définitions... 2 1.3 Loi équirépartie... 1 Probabilité Table des matières 1 Loi de probabilité 2 1.1 Conditions préalables........................... 2 1.2 Définitions................................. 2 1.3 Loi équirépartie..............................

Plus en détail

I. Cas de l équiprobabilité

I. Cas de l équiprobabilité I. Cas de l équiprobabilité Enoncé : On lance deux dés. L un est noir et l autre est blanc. Calculer les probabilités suivantes : A «Obtenir exactement un as» «Obtenir au moins un as» C «Obtenir au plus

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

Probabilités sur un univers fini [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur

Plus en détail

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances Chapitre 18 Les probabilités OBJECTIFS DU CHAPITRE Calculer la probabilité d événements Tester ses connaissances 1. Expériences aléatoires Voici trois expériences : - Expérience (1) : on lance une pièce

Plus en détail

Exercices sur le chapitre «Probabilités»

Exercices sur le chapitre «Probabilités» Arnaud de Saint Julien - MPSI Lycée La Merci 2014-2015 1 Pour démarrer Exercices sur le chapitre «Probabilités» Exercice 1 (Modélisation d un dé non cubique) On considère un parallélépipède rectangle de

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Loi binomiale

Probabilités conditionnelles Loi binomiale Exercices 23 juillet 2014 Probabilités conditionnelles Loi binomiale Équiprobabilité et variable aléatoire Exercice 1 Une urne contient 5 boules indiscernables, 3 rouges et 2 vertes. On tire au hasard

Plus en détail

Université Paris 8 Introduction aux probabilités 2014 2015 Licence Informatique Exercices Ph. Guillot. 1 Ensemble fondamental loi de probabilité

Université Paris 8 Introduction aux probabilités 2014 2015 Licence Informatique Exercices Ph. Guillot. 1 Ensemble fondamental loi de probabilité Université Paris 8 Introduction aux probabilités 2014 2015 Licence Informatique Exercices Ph. Guillot 1 Ensemble fondamental loi de probabilité Exercice 1. On dispose de deux boîtes. La première contient

Plus en détail

Indépendance Probabilité conditionnelle. Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles

Indépendance Probabilité conditionnelle. Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles Indépendance Indépendance Probabilité conditionnelle Definition Deux événements A et B sont dits indépendants si P(A B) = P(A).P(B) Attention

Plus en détail

Probabilités. I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 Définitions... 2 I.2 Propriétés... 2

Probabilités. I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 Définitions... 2 I.2 Propriétés... 2 Probabilités Table des matières I Petits rappels sur le vocabulaire des ensembles 2 I.1 s................................................... 2 I.2 Propriétés...................................................

Plus en détail

CALCUL DES PROBABILITES

CALCUL DES PROBABILITES CALCUL DES PROBABILITES Exemple On lance une pièce de monnaie une fois. Ensemble des événements élémentaires: E = pile, face. La chance pour obtenir pile vaut 50 %, pour obtenir face vaut aussi 50 %. Les

Plus en détail

Probabilités sur un univers fini

Probabilités sur un univers fini [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 août 2015 Enoncés 1 Proailités sur un univers fini Evènements et langage ensemliste A quelle condition sur (a,, c, d) ]0, 1[ 4 existe-t-il une proailité P sur

Plus en détail

Arbre de probabilité(afrique) Univers - Evénement

Arbre de probabilité(afrique) Univers - Evénement Arbre de probabilité(afrique) Univers - Evénement Exercice 1 Donner l univers Ω de l expérience aléatoire consistant à tirer deux boules simultanément d une urne qui en contient 10 numérotés puis à lancer

Plus en détail

Probabilités conditionnelles

Probabilités conditionnelles Probabilités conditionnelles Exercice Dans une usine, on utilise conjointement deux machines M et M 2 pour fabriquer des pièces cylindriques en série. Pour une période donnée, leurs probabilités de tomber

Plus en détail

Exo7. Probabilité conditionnelle. Exercices : Martine Quinio

Exo7. Probabilité conditionnelle. Exercices : Martine Quinio Exercices : Martine Quinio Exo7 Probabilité conditionnelle Exercice 1 Dans la salle des profs 60% sont des femmes ; une femme sur trois porte des lunettes et un homme sur deux porte des lunettes : quelle

Plus en détail

Calculs de probabilités conditionelles

Calculs de probabilités conditionelles Calculs de probabilités conditionelles Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 20 mars 2008 1. Indépendance 1 Exemple : On lance deux pièces. Soit A l évènement la première est Pile

Plus en détail

PROBABILITÉS CONDITIONNELLES

PROBABILITÉS CONDITIONNELLES PROBABILITÉS CONDITIONNELLES A.FORMONS DES COUPLES Pour la fête de l école, les élèves de CE 2 ont préparé une danse qui s exécute par couples : un garçon, une fille. La maîtresse doit faire des essais

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés

Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Terminale S Probabilités conditionnelles Exercices corrigés Exercice : (solution Une compagnie d assurance automobile fait un bilan des frais d intervention, parmi ses dossiers d accidents de la circulation.

Plus en détail

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12 Probabilités. I - Rappel : trois exemples. Exemple 1 : Dans une classe de 25 élèves, il y a 16 filles. Tous les élèves sont blonds ou bruns. Parmi les filles, 6 sont blondes. Parmi les garçons, 3 sont

Plus en détail

Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités

Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités C H A P I T R E 3 JE DOIS SAVOIR Calculer une fréquence JE VAIS ÊTRE C APABLE DE Expérimenter la prise d échantillons aléatoires de taille

Plus en détail

Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010

Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010 Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010 Exercices fortement conseillés : 6, 10 et 14 1) Un groupe d étudiants est formé de 20 étudiants de première année

Plus en détail

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)

Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre

Plus en détail

Probabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes

Probabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes IUT HSE Probabilités et Statistiques Feuille : variables aléatoires discrètes 1 Exercices Dénombrements Exercice 1. On souhaite ranger sur une étagère 4 livres de mathématiques (distincts), 6 livres de

Plus en détail

P1 : Corrigés des exercices

P1 : Corrigés des exercices P1 : Corrigés des exercices I Exercices du I I.2.a. Poker : Ω est ( l ensemble ) des parties à 5 éléments de l ensemble E des 52 cartes. Cardinal : 5 I.2.b. Bridge : Ω est ( l ensemble ) des parties à

Plus en détail

1. Déterminer l ensemble U ( univers des possibles) et l ensemble E ( événement) pour les situations suivantes.

1. Déterminer l ensemble U ( univers des possibles) et l ensemble E ( événement) pour les situations suivantes. Corrigé du Prétest 1. Déterminer l ensemble U ( univers des possibles) et l ensemble E ( événement) pour les situations suivantes. a) Obtenir un nombre inférieur à 3 lors du lancer d un dé. U= { 1, 2,

Plus en détail

Exemple On lance une pièce de monnaie trois fois de suite. Calculer la probabilité d obtenir exactement deux fois pile.

Exemple On lance une pièce de monnaie trois fois de suite. Calculer la probabilité d obtenir exactement deux fois pile. Probabilités Définition intuitive Exemple On lance un dé. Quelle est la probabilité d obtenir un multiple de 3? Comme il y a deux multiples de 3 parmi les six issues possibles, on a chances sur 6 d obtenir

Plus en détail

4. Exercices et corrigés

4. Exercices et corrigés 4. Exercices et corrigés. N 28p.304 Dans une classe de 3 élèves, le club théâtre (T) compte 0 élèves et la chorale (C) 2 élèves. Dix-huit élèves ne participent à aucune de ces activités. On interroge au

Plus en détail

Probabilités. C. Charignon. I Cours 3

Probabilités. C. Charignon. I Cours 3 Probabilités C. Charignon Table des matières I Cours 3 1 Dénombrements 3 1.1 Cardinal.................................................. 3 1.1.1 Définition............................................. 3

Plus en détail

Andrey Nikolaevich Kolmogorov

Andrey Nikolaevich Kolmogorov PROBABILITÉS La théorie des probabilités est née de l étude par les mathématiciens des jeux de hasard. D'ailleurs, le mot hasard provient du mot arabe «az-zahr» signifiant dé à jouer. On attribue au mathématicien

Plus en détail

Distribution Uniforme Probabilité de Laplace Dénombrements Les Paris. Chapitre 2 Le calcul des probabilités

Distribution Uniforme Probabilité de Laplace Dénombrements Les Paris. Chapitre 2 Le calcul des probabilités Chapitre 2 Le calcul des probabilités Equiprobabilité et Distribution Uniforme Deux événements A et B sont dits équiprobables si P(A) = P(B) Si il y a équiprobabilité sur Ω, cad si tous les événements

Plus en détail

315 et 495 sont dans la table de 5. 5 est un diviseur commun. Leur PGCD n est pas 1. Il ne sont pas premiers entre eux

315 et 495 sont dans la table de 5. 5 est un diviseur commun. Leur PGCD n est pas 1. Il ne sont pas premiers entre eux Exercice 1 : (3 points) Un sac contient 10 boules rouges, 6 boules noires et 4 boules jaunes. Chacune des boules a la même probabilité d'être tirée. On tire une boule au hasard. 1. Calculer la probabilité

Plus en détail

GEA II Introduction aux probabilités Poly. de révision. Lionel Darondeau

GEA II Introduction aux probabilités Poly. de révision. Lionel Darondeau GEA II Introduction aux probabilités Poly. de révision Lionel Darondeau Table des matières Énoncés 4 Corrigés 10 TD 1. Analyse combinatoire 11 TD 2. Probabilités élémentaires 16 TD 3. Probabilités conditionnelles

Plus en détail

Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés

Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés Sont abordés dans cette fiche : (cliquez sur l exercice pour un accès direct) Exercice 1 : épreuve de Bernoulli Exercice 2 : loi de Bernoulli de paramètre

Plus en détail

Coefficients binomiaux

Coefficients binomiaux Probabilités L2 Exercices Chapitre 2 Coefficients binomiaux 1 ( ) On appelle chemin une suite de segments de longueur 1, dirigés soit vers le haut, soit vers la droite 1 Dénombrer tous les chemins allant

Plus en détail

MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES S4 Exercices

MATHÉMATIQUES APPLIQUÉES S4 Exercices Unité D Probabilité Exercice 1 : Chemins 1. Aline habite la maison illustrée ci-dessous. Le diagramme illustre les murs et les portes. a) Combien existe-t-il de chemins possibles entre la pièce A et la

Plus en détail

Mesure de probabilité, indépendance.

Mesure de probabilité, indépendance. MATHEMATIQUES TD N 2 : PROBABILITES ELEMENTAIRES. R&T Saint-Malo - 2nde année - 2011/2012 Mesure de probabilité, indépendance. I. Des boules et des cartes - encore - 1. On tire simultanément 5 cartes d

Plus en détail

NOTIONS DE PROBABILITÉS

NOTIONS DE PROBABILITÉS NOTIONS DE PROBABILITÉS Sommaire 1. Expérience aléatoire... 1 2. Espace échantillonnal... 2 3. Événement... 2 4. Calcul des probabilités... 3 4.1. Ensemble fondamental... 3 4.2. Calcul de la probabilité...

Plus en détail

Probabilités (méthodes et objectifs)

Probabilités (méthodes et objectifs) Probabilités (méthodes et objectifs) G. Petitjean Lycée de Toucy 10 juin 2007 G. Petitjean (Lycée de Toucy) Probabilités (méthodes et objectifs) 10 juin 2007 1 / 19 1 Déterminer la loi de probabilité d

Plus en détail

COMBINATOIRES ET PROBABILITÉS

COMBINATOIRES ET PROBABILITÉS COMBINATOIRES ET PROBABILITÉS ème année. Analyse combinatoire.. Outils.. Principe de décomposition.. Permutations.. Arrangements..5 Combinaisons 8.. Développement du binôme 9..7 Ce qu il faut absolument

Plus en détail

Analyse Combinatoire

Analyse Combinatoire Analyse Combinatoire 1) Équipes On dispose d un groupe de cinq personnes. a) Combien d équipes de trois personnes peut-on former? b) Combien d équipes avec un chef, un sous-chef et un adjoint? c) Combien

Plus en détail

YANN ROUDAUT - Professeur de l Ecole Française de Poker - roudaut@ecolefrancaisedepoker.fr - 06 28 76 48 93

YANN ROUDAUT - Professeur de l Ecole Française de Poker - roudaut@ecolefrancaisedepoker.fr - 06 28 76 48 93 MODULE LES MATHEMATIQUES DU POKER Probabilités et Notions de Cotes - Partie 1 YANN ROUDAUT - Professeur de l Ecole Française de Poker - roudaut@ecolefrancaisedepoker.fr - 06 28 76 48 93 A/ POKER ET MATHEMATIQUES

Plus en détail

Statistiques II. Alexandre Caboussat alexandre.caboussat@hesge.ch. Classe : Mardi 11h15-13h00 Salle : C110. http://campus.hesge.

Statistiques II. Alexandre Caboussat alexandre.caboussat@hesge.ch. Classe : Mardi 11h15-13h00 Salle : C110. http://campus.hesge. Statistiques II Alexandre Caboussat alexandre.caboussat@hesge.ch Classe : Mardi 11h15-13h00 Salle : C110 http://campus.hesge.ch/caboussata 1 mars 2011 A. Caboussat, HEG STAT II, 2011 1 / 23 Exercice 1.1

Plus en détail

Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés

Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés Cours de Licence 2 Année 07/08 1 Espaces de probabilité Exercice 1.1 (Une inégalité). Montrer que P (A B) min(p (A), P (B)) Exercice 1.2 (Alphabet). On a un

Plus en détail

9 5 2 5 Espaces probabilisés

9 5 2 5 Espaces probabilisés BCPST2 9 5 2 5 Espaces probabilisés I Mise en place du cadre A) Tribu Soit Ω un ensemble. On dit qu'un sous ensemble T de P(Ω) est une tribu si et seulement si : Ω T. T est stable par complémentaire, c'est-à-dire

Plus en détail

Seconde et première Exercices de révision sur les probabilités Corrigé

Seconde et première Exercices de révision sur les probabilités Corrigé I_ L'univers. _ On lance simultanément deux dés indiscernables donc il n'y a pas d'ordre. Il y a répétition, les dbles. On note une issue en écrivant le plus grand chiffre puis le plus petit. 32 signifie

Plus en détail

Qu est-ce qu une probabilité?

Qu est-ce qu une probabilité? Chapitre 1 Qu est-ce qu une probabilité? 1 Modéliser une expérience dont on ne peut prédire le résultat 1.1 Ensemble fondamental d une expérience aléatoire Une expérience aléatoire est une expérience dont

Plus en détail

Calculs de probabilités

Calculs de probabilités Calculs de probabilités Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 13 mars 2008 1. Définitions et notations 1 L origine des probabilités est l analyse de jeux de hasard, tels que pile

Plus en détail

IMAGINEZ UNE NOUVELLE FACON DE PEINDRE!

IMAGINEZ UNE NOUVELLE FACON DE PEINDRE! #THISISABSTRACT Elle a développé des tubes de peinture pour de Staël, et créé le pastel à l huile pour Picasso, Sennelier est une référence pour les artistes depuis 1887, date à laquelle Gustave Sennelier

Plus en détail

Probabilités. I - Expérience aléatoire. II - Evénements

Probabilités. I - Expérience aléatoire. II - Evénements Probabilités Voici le premier cours de probabilités de votre vie. N avez-vous jamais eut envie de comprendre les règles des grands joueurs de poker et de les battre en calculant les probabilités d avoir

Plus en détail

Les devoirs en Première STMG

Les devoirs en Première STMG Les devoirs en Première STMG O. Lader Table des matières Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions....................... 2 Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions (corrigé)..................

Plus en détail

Fiche pédagogique : ma famille et moi

Fiche pédagogique : ma famille et moi Fiche pédagogique : ma famille et moi Tâche finale de l activité : Jouer au «Cluedo» Niveau(x) Cycle 3 Contenu culturel : - jeux de sociétés Connaissances : Connaissances requises : - cf séquences primlangue

Plus en détail

Probabilité 2 Ω = { P, F } Lancer un sou deux fois. Ω = { PP, PF, FP, FF} Ω = { 2, 3, 4,..., as }

Probabilité 2 Ω = { P, F } Lancer un sou deux fois. Ω = { PP, PF, FP, FF} Ω = { 2, 3, 4,..., as } . Définitions préliminaires Probabilité. Définitions préliminaires La théorie des probabilités utilise un langage emprunté à la théorie des ensembles. Il sera nécessaire de définir les éléments de ce langage

Plus en détail

Estimation: intervalle de fluctuation et de confiance. Mars 2012. IREM: groupe Proba-Stat. Fluctuation. Confiance. dans les programmes comparaison

Estimation: intervalle de fluctuation et de confiance. Mars 2012. IREM: groupe Proba-Stat. Fluctuation. Confiance. dans les programmes comparaison Estimation: intervalle de fluctuation et de confiance Mars 2012 IREM: groupe Proba-Stat Estimation Term.1 Intervalle de fluctuation connu : probabilité p, taille de l échantillon n but : estimer une fréquence

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #4-5

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #4-5 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #4-5 ARTHUR CHARPENTIER 1 Un certain test médical révèle correctement, avec probabilité 0.85, qu une personne a le sida lorsqu elle l a vraiment et révèle incorrectement,

Plus en détail

L exclusion mutuelle distribuée

L exclusion mutuelle distribuée L exclusion mutuelle distribuée L algorithme de L Amport L algorithme est basé sur 2 concepts : L estampillage des messages La distribution d une file d attente sur l ensemble des sites du système distribué

Plus en détail

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014

Correction du baccalauréat ES/L Métropole 20 juin 2014 Correction du baccalauréat ES/L Métropole 0 juin 014 Exercice 1 1. c.. c. 3. c. 4. d. 5. a. P A (B)=1 P A (B)=1 0,3=0,7 D après la formule des probabilités totales : P(B)=P(A B)+P(A B)=0,6 0,3+(1 0,6)

Plus en détail

REGLEMENT DES JEUX PARTOUCHE IMAGES (Serveur vocal et Internet)

REGLEMENT DES JEUX PARTOUCHE IMAGES (Serveur vocal et Internet) REGLEMENT DES JEUX PARTOUCHE IMAGES (Serveur vocal et Internet) Le présent règlement remplacent, à compter du 24 juillet 2013, le précédent règlement Jeux PARTOUCHE IMAGES déposées en l étude de Maître

Plus en détail

Travaux dirigés d introduction aux Probabilités

Travaux dirigés d introduction aux Probabilités Travaux dirigés d introduction aux Probabilités - Dénombrement - - Probabilités Élémentaires - - Variables Aléatoires Discrètes - - Variables Aléatoires Continues - 1 - Dénombrement - Exercice 1 Combien

Plus en détail

EI - EXERCICES DE PROBABILITES CORRIGES

EI - EXERCICES DE PROBABILITES CORRIGES EI 1 EI - EXERCICES DE PROBABILITES CORRIGES Notations 1 Les coefficients du binôme sont notés ( n p 2 Un arrangement de n objets pris p à p est noté A p n 3 Si A est un ensemble fini, on notera A ou card

Plus en détail

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1

TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1 TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun

Plus en détail

Exercices de dénombrement

Exercices de dénombrement Exercices de dénombrement Exercice En turbo Pascal, un entier relatif (type integer) est codé sur 6 bits. Cela signifie que l'on réserve 6 cases mémoires contenant des "0" ou des "" pour écrire un entier.

Plus en détail

Vous incarnez un surdoué en informatique qui utilise son ordinateur afin de pirater des comptes bancaires un peu partout dans le monde et s en mettre

Vous incarnez un surdoué en informatique qui utilise son ordinateur afin de pirater des comptes bancaires un peu partout dans le monde et s en mettre Vous incarnez un surdoué en informatique qui utilise son ordinateur afin de pirater des comptes bancaires un peu partout dans le monde et s en mettre plein les poches. Problème : vous n êtes pas seul!

Plus en détail

Coordonnants ou et soit : confusion

Coordonnants ou et soit : confusion OU COHÉRENCE ET SOIT : CONFUSION TEXTUELLE 1 Énumération d éléments Coordonnants ou et soit : confusion Théorie Les énumérations d éléments peuvent avoir lieu à l intérieur d une même phrase. Voici deux

Plus en détail

Probabilités. Une urne contient 3 billes vertes et 5 billes rouges toutes indiscernables au toucher.

Probabilités. Une urne contient 3 billes vertes et 5 billes rouges toutes indiscernables au toucher. Lycée Jean Bart PCSI Année 2013-2014 17 février 2014 Probabilités Probabilités basiques Exercice 1. Vous savez bien qu un octet est une suite de huit chiffres pris dans l ensemble {0; 1}. Par exemple 01001110

Plus en détail

4 Distributions particulières de probabilités

4 Distributions particulières de probabilités 4 Distributions particulières de probabilités 4.1 Distributions discrètes usuelles Les variables aléatoires discrètes sont réparties en catégories selon le type de leur loi. 4.1.1 Variable de Bernoulli

Plus en détail

Plus petit, plus grand, ranger et comparer

Plus petit, plus grand, ranger et comparer Unité 11 Plus petit, plus grand, ranger et comparer Combien y a-t-il de boules sur la tige A? Sur la tige B? A B Le nombre de boules sur la tige A est plus grand que sur la tige B. On écrit : > 2 On lit

Plus en détail

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :

t 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre : Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant

Plus en détail

Contenu et préparation

Contenu et préparation Une palpitante chasse aux cartes à grands coups de dés Pour 2 à 6 experts en moutons à partir de 10 ans Depuis qu on lui a offert les nouveaux ciseaux «Kicoup 2010», Jacques, le coiffeur du troupeau, est

Plus en détail

Compréhension de lecture

Compréhension de lecture o Coche pour indiquer si les phrases sont es ou o Paul et Virginie sont assis sur des fauteuils très confortables. o Virginie a une robe à pois. o Paul boit un café fumant dans une tasse rouge. o Virginie

Plus en détail

Parasites externes du chat et du chien

Parasites externes du chat et du chien Parasites externes du chat et du chien Identification, prévention et traitement Les tiques Les tiques transmettent des maladies parfois mortelles. La prévention est la meilleure arme. 1 - Où les trouve-t-on?

Plus en détail

Probabilités conditionnelles Loi binomiale

Probabilités conditionnelles Loi binomiale Fiche BAC ES 05 Terminale ES Probabilités conditionnelles Loi binomiale Cette fiche sera complétée au fur et à mesure Exercice n 1. BAC ES. Centres étrangers 2012. [RÉSOLU] Un sondage a été effectué auprès

Plus en détail

Représentation d une distribution

Représentation d une distribution 5 Représentation d une distribution VARIABLE DISCRÈTE : FRÉQUENCES RELATIVES DES CLASSES Si dans un graphique représentant une distribution, on place en ordonnées le rapport des effectifs n i de chaque

Plus en détail

Théorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014. Paul Honeine Université de technologie de Troyes France

Théorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014. Paul Honeine Université de technologie de Troyes France Théorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014 Paul Honeine Université de technologie de Troyes France TD-1 Rappels de calculs de probabilités Exercice 1. On dispose d un jeu de 52 cartes

Plus en détail

La simulation probabiliste avec Excel

La simulation probabiliste avec Excel La simulation probabiliste avec Ecel (2 e version) Emmanuel Grenier emmanuel.grenier@isab.fr Relu par Kathy Chapelain et Henry P. Aubert Incontournable lorsqu il s agit de gérer des phénomènes aléatoires

Plus en détail

Activité pour développer le concept de phrase et de mot

Activité pour développer le concept de phrase et de mot Combien de mots? Activité d apprentissage : en petits groupes ou en grand groupe Faire prendre conscience aux élèves qu une phrase est formée de mots. Bâtonnets Déroulement Dire une courte phrase (p. ex.,

Plus en détail

Module 16 : Les fonctions de recherche et de référence

Module 16 : Les fonctions de recherche et de référence Module 16 : Les fonctions de recherche et de référence 16.0 Introduction L une des fonctions les plus importantes d Excel, c est la possibilité de chercher une valeur spécifique dans un grand nombre de

Plus en détail

Taux d évolution moyen.

Taux d évolution moyen. Chapitre 1 Indice Taux d'évolution moyen Terminale STMG Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Indice simple en base 100. Passer de l indice au taux d évolution, et réciproquement.

Plus en détail

S initier aux probabilités simples «Question de chance!»

S initier aux probabilités simples «Question de chance!» «Question de chance!» 29-11 Niveau 1 Entraînement 1 Objectifs - S entraîner à activer la rapidité du balayage visuel. - Réactiver le comptage par addition jusqu à 20. - Développer le raisonnement relatif

Plus en détail

Comedy Magic vous présente l'animation Casino Factice

Comedy Magic vous présente l'animation Casino Factice Comedy Magic vous présente l'animation Casino Factice Distribuez gratuitement des billets de Casino aux participants. Laissez flamber ou fructifier l argent factice. Pimentez le terme de la soirée Casino

Plus en détail

flamber fructifier vente aux enchères les croupiers expliquent les règles tous les accessoires Durée des jeux : 1h30 2h30

flamber fructifier vente aux enchères les croupiers expliquent les règles tous les accessoires Durée des jeux : 1h30 2h30 Présentation Dès l arrivée, vos invités se voient remettre des billets de Casino Factice afin qu'ils puissent flamber sur les différentes tables de jeu. L'objectif est de faire fructifier leurs gains aux

Plus en détail

S initier aux probabilités simples «Question de chance!»

S initier aux probabilités simples «Question de chance!» «Question de chance!» 29-11 Niveau 1 Entraînement 1 Objectifs - S entraîner à activer la rapidité du balayage visuel. - Réactiver le comptage par addition jusqu à 20. - Développer le raisonnement relatif

Plus en détail

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x =

AC AB. A B C x 1. x + 1. d où. Avec un calcul vu au lycée, on démontre que cette solution admet deux solutions dont une seule nous intéresse : x = LE NOMBRE D OR Présentation et calcul du nombre d or Euclide avait trouvé un moyen de partager en deu un segment selon en «etrême et moyenne raison» Soit un segment [AB]. Le partage d Euclide consiste

Plus en détail

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.

Soit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée. ANALYSE 5 points Exercice 1 : Léonie souhaite acheter un lecteur MP3. Le prix affiché (49 ) dépasse largement la somme dont elle dispose. Elle décide donc d économiser régulièrement. Elle a relevé qu elle

Plus en détail

Les probabilités. Guide pédagogique Le présent guide sert de complément à la série d émissions intitulée Les probabilités produite par TFO.

Les probabilités. Guide pédagogique Le présent guide sert de complément à la série d émissions intitulée Les probabilités produite par TFO. Guide pédagogique Le présent guide sert de complément à la série d émissions intitulée produite par TFO. Le guide Édition 1988 Rédacteur (version anglaise) : Ron Carr Traduction : Translatec Conseil Ltée

Plus en détail

Gestion des Clés. Pr Belkhir Abdelkader. 10/04/2013 Pr BELKHIR Abdelkader

Gestion des Clés. Pr Belkhir Abdelkader. 10/04/2013 Pr BELKHIR Abdelkader Gestion des Clés Pr Belkhir Abdelkader Gestion des clés cryptographiques 1. La génération des clés: attention aux clés faibles,... et veiller à utiliser des générateurs fiables 2. Le transfert de la clé:

Plus en détail

IUT de Laval Année Universitaire 2008/2009. Fiche 1. - Logique -

IUT de Laval Année Universitaire 2008/2009. Fiche 1. - Logique - IUT de Laval Année Universitaire 2008/2009 Département Informatique, 1ère année Mathématiques Discrètes Fiche 1 - Logique - 1 Logique Propositionnelle 1.1 Introduction Exercice 1 : Le professeur Leblond

Plus en détail

Prudence, Epargne et Risques de Soins de Santé Christophe Courbage

Prudence, Epargne et Risques de Soins de Santé Christophe Courbage Prudence, Epargne et Rique de Soin de Santé Chritophe Courbage ASSOCIATION DE GENÈVE Introduction Le compte d épargne anté (MSA), une nouvelle forme d intrument pour couvrir le dépene de anté en ca de

Plus en détail

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé

Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé Intégration et probabilités TD1 Espaces mesurés Corrigé 2012-2013 1 Petites questions 1 Est-ce que l ensemble des ouverts de R est une tribu? Réponse : Non, car le complémentaire de ], 0[ n est pas ouvert.

Plus en détail

C est à vous qu il appartient de mettre en place des conditions optimales pour permettre la meilleure réalisation possible.

C est à vous qu il appartient de mettre en place des conditions optimales pour permettre la meilleure réalisation possible. Commission Mixte Nationale UNSS - FFSB Programme 2012-2016 Réalisation du livret par Céline TOLLER 1 Ce petit mémento doit aider l élève du collège ou du lycée à arbitrer les rencontres sportives, en cours

Plus en détail

SEMAINE DES MATHEMATIQUES

SEMAINE DES MATHEMATIQUES SEMAINE DES MATHEMATIQUES Titre de l'activité Découverte de la suite de Fibonacci ou cinq activités à traiter simultanément : les billes, les escaliers, les étages peints, les fauxbourdons, les lapins

Plus en détail

TESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple

TESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple TESTS D'HYPOTHESES Etude d'un exemple Un examinateur doit faire passer une épreuve type QCM à des étudiants. Ce QCM est constitué de 20 questions indépendantes. Pour chaque question, il y a trois réponses

Plus en détail

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free.

Actuariat I ACT2121. septième séance. Arthur Charpentier. Automne 2012. charpentier.arthur@uqam.ca. http ://freakonometrics.blog.free. Actuariat I ACT2121 septième séance Arthur Charpentier charpentier.arthur@uqam.ca http ://freakonometrics.blog.free.fr/ Automne 2012 1 Exercice 1 En analysant le temps d attente X avant un certain événement

Plus en détail

Objets Publicitaires pour salons

Objets Publicitaires pour salons Objets Publicitaires pour salons Accessoire Bureau Autoprimo Staff Auto Divers p. 2 p. 4 p. 8 p. 11 p. 12 Dans la limite des stocks disponibles 1 Accessoire Pochette carte grise AD Pochette de protection

Plus en détail

Introduction à l étude des Corps Finis

Introduction à l étude des Corps Finis Introduction à l étude des Corps Finis Robert Rolland (Résumé) 1 Introduction La structure de corps fini intervient dans divers domaines des mathématiques, en particulier dans la théorie de Galois sur

Plus en détail

Introduction au Calcul des Probabilités

Introduction au Calcul des Probabilités Université des Sciences et Technologies de Lille U.F.R. de Mathématiques Pures et Appliquées Bât. M2, F-59655 Villeneuve d Ascq Cedex Introduction au Calcul des Probabilités Probabilités à Bac+2 et plus

Plus en détail

DENOMBREMENT-COMBINATOIRE-PROBABILITES GENERALES

DENOMBREMENT-COMBINATOIRE-PROBABILITES GENERALES BTS GPN ERE ANNEE-MATHEMATIQUES-DENOMBREMENT-COMBINATOIRE-EXERCICE DE SYNTHESE EXERCICE RECAPITULATIF (DE SYNTHESE) CORRIGE Le jeu au poker fermé DENOMBREMENT-COMBINATOIRE-PROBABILITES GENERALES On joue

Plus en détail

Les couleurs. Un peintre distrait a oublié les noms des couleurs de sa palette : tu peux l aider à reconstituer l ordre correct (de gauche à droite)?

Les couleurs. Un peintre distrait a oublié les noms des couleurs de sa palette : tu peux l aider à reconstituer l ordre correct (de gauche à droite)? Les couleurs Objectifs : Tu vas décrire une personne ou un personnage à travers l emploi des couleurs Conception : Micaela Rossi (Université de Gênes) pour les Jeunes Nomades 1) Le nom des couleurs Un

Plus en détail

LA MESURE DE PRESSION PRINCIPE DE BASE

LA MESURE DE PRESSION PRINCIPE DE BASE Page 1 / 6 LA MESURE DE PRESSION PRINCIPE DE BASE 1) Qu est-ce qu un sensor de pression? Tout type de sensor est composé de 2 éléments distincts : Un corps d épreuve soumit au Paramètre Physique φ à mesurer

Plus en détail

choisir H 1 quand H 0 est vraie - fausse alarme

choisir H 1 quand H 0 est vraie - fausse alarme étection et Estimation GEL-64943 Hiver 5 Tests Neyman-Pearson Règles de Bayes: coûts connus min π R ( ) + ( π ) R ( ) { } Règles Minimax: coûts connus min max R ( ), R ( ) Règles Neyman Pearson: coûts

Plus en détail

Ecran : Processeur : OS : Caméra : Communication : Mémoire : Connectique : Audio : Batterie : Autonomie : Dimensions : Poids : DAS :

Ecran : Processeur : OS : Caméra : Communication : Mémoire : Connectique : Audio : Batterie : Autonomie : Dimensions : Poids : DAS : SMARTPHONE - DUAL-CORE - NOIR 3483072425242 SMARTPHONE - DUAL-CORE - BLEU XXXX SMARTPHONE - DUAL-CORE - BLANC 3483072485246 SMARTPHONE - DUAL-CORE - ROSE 3483073704131 SMARTPHONE - DUAL-CORE - ROUGE XXXX

Plus en détail

Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions

Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions ISTIL, Tronc commun de première année Introduction aux méthodes probabilistes et statistiques, 2008 2009 Estimation et tests statistiques, TD 5. Solutions Exercice 1 Dans un centre avicole, des études

Plus en détail