CHAPITRE 8 - PROBABILITÉS

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "CHAPITRE 8 - PROBABILITÉS"

Transcription

1 CHAITRE - ROBABILITÉS OBJECTIS Définir une variable aléatoire discrète. Établir la loi de probabilité d'une variable aléatoire discrète. Calculer l'espérance d'une variable aléatoire. Interpréter l'espérance d'une variable aléatoire. Utiliser un arbre pondéré pour représenter la répétition de plusieurs expériences identiques et indépendantes. Connaître et utiliser le principe multiplicatif lié aux arbres pondérés. I - Variable aléatoire et loi de probabilité ) Définir une variable aléatoire Lorsqu à chaque issue d'une expérience aléatoire, on associe un nombre réel, on dit que l'on définit une variable aléatoire. Notation Une variable aléatoire est généralement notée par une lettre majuscule X, Y, Z Lorsque x, x 2,., x n sont les valeurs prises par une variable aléatoire X, on note ( X =x i ) l événement «X prend la valeur x i». Voici un jeu : on lance une pièce et un dé à six faces. Si on obtient ile ou ou 2, on gagne. Si on obtient ace et 5 ou, on perd. Sinon, on ne gagne ni ne perd. On note X le gain obtenu. On définit ainsi une variable aléatoire. ) Quel est l'univers de l'expérience? 2) Quelles sont les valeurs possibles de la variable aléatoire X? ) Écrire sous forme d'ensemble l événement ( X = ) et ( X =0).

2 2) Établir la loi de probabilité d'une variable aléatoire Lorsqu'à chaque valeur x, x 2,., x n prise par la variable aléatoire X, on associe la probabilité de l'événement ( X =x i ), on dit que l'on définit la loi de probabilité de X. On peut présenter cette loi à l'aide d'un tableau : Valeur x i x x 2... x n ( X = x i ) p p 2... p n On a p + p p n =. Déterminer la loi de probabilité associée à la variable aléatoire X de l'exemple du ). En supposant que le dé et la pièce sont équilibrés, chaque issue de l'expérience a la même probabilité. Valeur - 0 robabilité 2 ) Espérance d'une variable aléatoire L'espérance mathématique de la variable aléatoire X, notée E(X), est la moyenne des x i pondérées par leurs probabilités : E ( X )= p x + p 2 x p n x n L espérance peut être interprétée comme une valeur moyenne, elle est donc exprimée dans la même unité que les valeurs prises par X. L'espérance de la variable aléatoire associée au jeu précédent est : E (x)= ( ) =. Cela signifie qu'à ce jeu, on peut espérer gagner Un jeu est dit équitable si E ( X )=0. d'euro si on joue un grand nombre de fois.

3 II- Répétition d'expériences et arbres pondérés Effectuer successivement la même expérience aléatoire, dans les mêmes conditions, c'est réaliser une succession d'expériences identiques et indépendantes. Une issue est donc une liste des résultats de l'expérience aléatoire répétée. Représentation Une répétition successive d'expériences identiques et indépendantes est généralement représentée par un arbre pondéré. On lance trois fois une pièce de monnaie bien équilibrée. Cette situation peut-être représenter par un arbre pondéré. /2 /2 /2 /2 ropriété On admet le principe multiplicatif : la probabilité d'une liste de résultats est égale au produit des probabilités de chaque résultat. A partir d'un arbre pondéré, la probabilité d'un événement correspondant à un chemin est égale au produit des probabilités inscrites sur chaque branche de ce chemin. On note X la variable aléatoire comptant le nombre de ACE observées à chaque série de trois lancers. Déterminer la loi de probabilité de la variable aléatoire X, ainsi que l'espérance de la variable aléatoire X. On peut présenter la situation dans un tableau : Valeurs 0 2 robabilités E (x)= = + + = 2 = 2 =,5

4 III Loi binomiale ) Loi de Bernoulli Une épreuve de Bernoulli est une expérience aléatoire qui n'a que deux issues : succès et échec. On note p la probabilité de succès et q = p la probabilité d'échec. Définir une loi de Bernoulli de paramètre p, c'est associer à une expérience aléatoire une loi de probabilité comme ci-dessous : Issues Succès Échec robabilité p p ropriété On associe au succès le nombre et à l'échec le nombre 0 : l espérance de la loi de Bernoulli est p. Dans une urne sont placées dix boules : rouges et 4 blanches. On définit une loi de Bernoulli en assimilant au succès le fait de piocher une boule rouge, on a alors p = 0, et q = 0,4. 2) Loi binomiale Coefficients binomiaux On s'intéresse à la répétition de n expériences identiques et indépendantes à deux issues E (échec) et S (succès). Le nombre de listes où le succès S apparaît exactement fois parmi n résultats est le coefficient binomial noté n, où 0 n ; il se lit «parmi n» et est obtenu avec la calculatrice. On lance quatre fois une pièce bien équilibrée, le nombre de listes où on obtient ACE deux fois exactement est 4 =. 2 Lors de la répétition de n épreuves de Bernoulli, identiques et indépendantes, on définit la variable aléatoire X égale au nombre de succès obtenus à la fin des n épreuves. La loi de probabilité de X est nommée loi binomiale de paramètres n et p, où p est la probabilité de succès de la loi de Bernoulli, on la note B(n ; p). ropriété La probabilité d'obtenir une liste de succès et n échecs à la fin des n épreuves, se calcule en appliquant le principe multiplicatif.

5 La probabilité d'obtenir une liste de succès et n échecs est égale à : p q n n Il y a listes composées de succès parmi n. inalement la probabilité d'obtenir exactement succès est : n (X = ) = x p q n Types de listes possibles : (S, S,, S, S, E, E,, E, E). On reprend l'urne où sont placées dix boules : rouges et 4 blanches. On considère toujours que le succès est le fait de piocher une boule rouge (p = 0, et q = 0,4). On pioche 5 boules avec remise, on utilise donc la loi binomiale B(5 ; 0,). La probabilité d'avoir pioché boules rouges parmi les 5 résultats est : 5 (X=) = x 0, 0,4 2 Théorème (admis) L'espérance de la loi binomiale B(n ; p) est le produit de ses paramètres : n x p.

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

Loi binomiale Lois normales

Loi binomiale Lois normales Loi binomiale Lois normales Christophe ROSSIGNOL Année scolaire 204/205 Table des matières Rappels sur la loi binomiale 2. Loi de Bernoulli............................................ 2.2 Schéma de Bernoulli

Plus en détail

Correction des exemples. Mathieu EMILY

Correction des exemples. Mathieu EMILY Correction des exemples Mathieu EMILY Novembre 2005 Table des Matières Exemple_Exercice 1 Page 2 Exemple_Exercice 2 Page 3 Exemple_Exercice 3 Page 5 Exemple_Exercice 4 Page 6 Exemple_Exercice 5 Page 7

Plus en détail

Ch.12 : Loi binomiale

Ch.12 : Loi binomiale 4 e - programme 2007 - mathématiques ch.12 - cours Page 1 sur 5 1 RÉPÉTITION D'EXPÉRIENCES INDÉPENDANTES Lancer plusieurs fois un dé et noter les résultats successifs. Ch.12 : Loi binomiale Prélever des

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 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

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

Probabilités CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES

Probabilités CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Chapitre Ce que dit le programme : Probabilités CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Objectifs visés par l enseignement des statistiques et probabilités à l occasion de résolutions de problèmes dans

Plus en détail

Exercices : VAR discrètes

Exercices : VAR discrètes Exercices : VAR discrètes Exercice 1: Une urne contient 2 boules blanches et 4 boules noires. On tire les boules une à une sans les remettre jusqu à ce qu il ne reste que des boules d une seule couleur

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

Chapitre IV : Couples de variables aléatoires discrètes

Chapitre IV : Couples de variables aléatoires discrètes UNIVERSITÉ DE CERG Année 0-03 UFR Économie & Gestion Licence d Économie et Gestion MATH0 : Probabilités Chapitre IV : Couples de variables aléatoires discrètes Généralités Définition Soit (Ω, P(Ω), P)

Plus en détail

Statistique Descriptive et Inférentielle Méthodes paramétriques et non paramétriques

Statistique Descriptive et Inférentielle Méthodes paramétriques et non paramétriques Fiche TD avec le logiciel : a2-1-c Statistique Descriptive et Inférentielle Méthodes paramétriques et non paramétriques Sylvain Mousset Rappels de probabilités / statistiques Table des matières 1 Probabilités

Plus en détail

LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples.

LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples. LEÇON N 7 : Schéma de Bernoulli et loi binomiale. Exemples. Pré-requis : Probabilités : définition, calculs et probabilités conditionnelles ; Notion de variables aléatoires, et propriétés associées : espérance,

Plus en détail

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

Baccalauréat S Probabilités Index des exercices de probabilité de septembre 1999 à juin 2012 Tapuscrit : DENIS VERGÈS

Baccalauréat S Probabilités Index des exercices de probabilité de septembre 1999 à juin 2012 Tapuscrit : DENIS VERGÈS Baccalauréat S Probabilités Index des exercices de probabilité de septembre 1999 à juin 2012 Tapuscrit : DENIS VERGÈS N o Lieu et date P. condi- Variable Loi bino- Loi uni- Loi expo- Suite tionelle aléatoire

Plus en détail

1.1 Probabilité, événements

1.1 Probabilité, événements T le ES - programme 0 mathématiques ch.4 cahier élève Page sur 3 Ch.4 Probabilités conditionnelles. Probabilité, événements Probabilité d'un événement On note a,a,, a n les événements élémentaires d'une

Plus en détail

Calcul élémentaire des probabilités

Calcul élémentaire des probabilités Myriam Maumy-Bertrand 1 et Thomas Delzant 1 1 IRMA, Université Louis Pasteur Strasbourg, France Licence 1ère Année 16-02-2006 Sommaire La loi de Poisson. Définition. Exemple. 1 La loi de Poisson. 2 3 4

Plus en détail

Couples de variables aléatoires discrètes

Couples de variables aléatoires discrètes Couples de variables aléatoires discrètes ECE Lycée Carnot mai Dans ce dernier chapitre de probabilités de l'année, nous allons introduire l'étude de couples de variables aléatoires, c'est-à-dire l'étude

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

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

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

COUPLES DE VARIABLES ALÉATOIRES

COUPLES DE VARIABLES ALÉATOIRES CHAPITRE 13 COUPLES DE VARIABLES ALÉATOIRES Dans tout le chapitre, (Ω, P) désignera un espace probabilisé fini. 1 Couple de variables aléatoires Définition 13.1 On appelle couple de variables aléatoires

Plus en détail

CONCOURS D ADMISSION. Option économique MATHEMATIQUES III. Année 2006

CONCOURS D ADMISSION. Option économique MATHEMATIQUES III. Année 2006 ESSEC M B A CONCOURS D ADMISSION Option économique MATHEMATIQUES III Année 2006 La présentation, la lisibilité, l orthographe, la qualité de la rédaction, la clarté et la précision des raisonnements entreront

Plus en détail

Calculer la probabilité d un événement

Calculer la probabilité d un événement THEME : CORRIGE DES EXERCICES PROBABILITES Calculer la probabilité d un événement Exercice n : Un sachet contient bonbons à la menthe, à l orange et au citron. On tire, au hasard, un bonbon du sachet et

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

Correction du Brevet Blanc Shanghai mars 2013

Correction du Brevet Blanc Shanghai mars 2013 Correction exercice 1(4 points) Correction du Brevet Blanc Shanghai mars 2013 1. Calculer les expressions suivantes A et B et donner le résultat sous la forme d une fraction irréductible : 2. Calculer

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

UNIVERSITÉ DE CERGY. LICENCE d ÉCONOMIE et FINANCE LICENCE de GESTION. Seconde année - Semestre 3 PROBABILITÉS. Cours de M. J.

UNIVERSITÉ DE CERGY. LICENCE d ÉCONOMIE et FINANCE LICENCE de GESTION. Seconde année - Semestre 3 PROBABILITÉS. Cours de M. J. Année 2013-2014 UNIVERSIÉ DE CERGY LICENCE d ÉCONOMIE et FINANCE LICENCE de GESION Seconde année - Semestre 3 PROBABILIÉS Cours de M. J. Stéphan ravaux Dirigés de Mme M. Barrié, M. J-M. Chauvet et M. J.

Plus en détail

Cours de Probabilités. Jean-Yves DAUXOIS

Cours de Probabilités. Jean-Yves DAUXOIS Cours de Probabilités Jean-Yves DAUXOIS Septembre 2013 Table des matières 1 Introduction au calcul des probabilités 7 1.1 Espace probabilisable et loi de variable aléatoire........ 8 1.1.1 Un exemple

Plus en détail

Chaînes de Markov au lycée

Chaînes de Markov au lycée Journées APMEP Metz Atelier P1-32 du dimanche 28 octobre 2012 Louis-Marie BONNEVAL Chaînes de Markov au lycée Andreï Markov (1856-1922) , série S Problème 1 Bonus et malus en assurance automobile Un contrat

Plus en détail

Objets Combinatoires élementaires

Objets Combinatoires élementaires Objets Combinatoires élementaires 0-0 Permutations Arrangements Permutations pour un multi-ensemble mots sous-ensemble à k éléments (Problème du choix) Compositions LE2I 04 1 Permutations Supposons que

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

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE

BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 OBLIGATOIRE MATHÉMATIQUES. Série S. Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE BACCALAURÉAT GÉNÉRAL SESSION 2012 MATHÉMATIQUES Série S Durée de l épreuve : 4 heures Coefficient : 7 ENSEIGNEMENT OBLIGATOIRE Les calculatrices électroniques de poche sont autorisées, conformément à la

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

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

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

Probabilité conditionnelle et indépendance. Couples de variables aléatoires. Exemples

Probabilité conditionnelle et indépendance. Couples de variables aléatoires. Exemples 36 Probabilité conditionnelle et indépendance. Couples de variables aléatoires. Exemples (Ω, B, P est un espace probabilisé. 36.1 Définition et propriétés des probabilités conditionnelles Définition 36.1

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

CONCOURS GÉNÉRAL DES LYCÉES SESSION DE 2009 COMPOSITION DE MATHÉMATIQUES. (Classe terminale S)

CONCOURS GÉNÉRAL DES LYCÉES SESSION DE 2009 COMPOSITION DE MATHÉMATIQUES. (Classe terminale S) MA 09 CONCOURS GÉNÉRAL DES LYCÉES SESSION DE 009 COMPOSITION DE MATHÉMATIQUES (Classe terminale S) DURÉE : 5 heures La calculatrice de poche est autorisée, conformément à la réglementation. La clarté et

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

Moments des variables aléatoires réelles

Moments des variables aléatoires réelles Chapter 6 Moments des variables aléatoires réelles Sommaire 6.1 Espérance des variables aléatoires réelles................................ 46 6.1.1 Définition et calcul........................................

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

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

Formules d inclusion-exclusion

Formules d inclusion-exclusion Université de Rouen L1 M.I.EEA 2011 2012 Mathématiques discrètes Formules d inclusion-exclusion Je présente ici une correction détaillée de l Exercice 5 de la Feuille d exercices 1, en reprenant le problème

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

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

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

Cours de Probabilités 1. Dénombrement 2. Probabilités 3. Variables aléatoires réelles

Cours de Probabilités 1. Dénombrement 2. Probabilités 3. Variables aléatoires réelles Cours de Probabilités 1. Dénombrement 2. Probabilités 3. Variables aléatoires réelles Pour BCPST 1 Année scolaire : 2004/2005 16 juin 2005 Mohamed TARQI Table des matières 1 Dénombrement 3 1.1 Généralités.

Plus en détail

EXERCICES SUR LE CHAPITRE 1 : «MIXTE»

EXERCICES SUR LE CHAPITRE 1 : «MIXTE» EXERCICES SUR LE CHAPITRE 1 : «MIXTE» 1. Les électeurs d'une grande ville américaine sont constitués de 40% de blancs, 40% de noirs et 20% d'hispaniques. Un candidat noir à la fonction de Maire espère

Plus en détail

Schéma de Bernoulli. Loi binomiale.

Schéma de Bernoulli. Loi binomiale. Fiche BAC S/ES 05 bis Terminale S/ES Loi binomiale et Calculatrices Schéma de Bernoulli. Loi binomiale. Ici il faut faire un (grand) effort de rédaction On considère une expérience aléatoire à deux issues.

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

DENOMBREMENT CALCUL DE PROBABILITES

DENOMBREMENT CALCUL DE PROBABILITES DENOMBREMENT CALCUL DE PROBABILITES Exercice. ARRANGEMENTS. Une télévision privée décide d'opter pour le système de «programmes à péage» en utilisant des décodeurs commandés par des codes à huit chiffres.

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

Les trois sortes de tirages

Les trois sortes de tirages DERNIÈRE IMPRESSION LE 29 juin 2015 à 19:20 Les trois sortes de tirages Introduction Comme nous l avons vu, dans une loi équirépartie, il est nécessaire de dénombrer les cas favorables et les cas possibles.

Plus en détail

Lois de probabilité. Anita Burgun

Lois de probabilité. Anita Burgun Lois de probabilité Anita Burgun Problème posé Le problème posé en statistique: On s intéresse à une population On extrait un échantillon On se demande quelle sera la composition de l échantillon (pourcentage

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

Première STMG1 2014-2015 progression. - 1. Séquence : Proportion d une sous population dans une population.

Première STMG1 2014-2015 progression. - 1. Séquence : Proportion d une sous population dans une population. Première STMG1 2014-2015 progression. - 1 Table des matières Fil rouge. 3 Axes du programme. 3 Séquence : Proportion d une sous population dans une population. 3 Information chiffrée : connaître et exploiter

Plus en détail

PROBABILITES et STATISTIQUES. Cours et exercices

PROBABILITES et STATISTIQUES. Cours et exercices PROBABILITES et STATISTIQUES Cours et exercices C. Reder IUP2-MIAGE Bordeaux I 2002-2003 1 I- Le modèle probabiliste 1- Evènements SOMMAIRE 2- Loi de probabilité, espace de probabilité 3- Le cas où les

Plus en détail

A propos du calcul des rentabilités des actions et des rentabilités moyennes

A propos du calcul des rentabilités des actions et des rentabilités moyennes A propos du calcul des rentabilités des actions et des rentabilités moyennes On peut calculer les rentabilités de différentes façons, sous différentes hypothèses. Cette note n a d autre prétention que

Plus en détail

Séquence 7. Probabilités Echantillonnage. Sommaire

Séquence 7. Probabilités Echantillonnage. Sommaire Séquence 7 Probabilités Echantillonnage Sommaire Pré-requis Variable aléatoire, Loi de probabilité, Espérance Répétitions d expériences identiques Loi de Bernoulli Loi binomiale Espérance de la loi binomiale

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

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

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

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

2. Un jeu de trente-deux cartes est constitué de huit cartes de chacune des quatre couleurs. Combien de cartes faut-il tirer au minimum pour

2. Un jeu de trente-deux cartes est constitué de huit cartes de chacune des quatre couleurs. Combien de cartes faut-il tirer au minimum pour Chapitre 8 PROBABILITE 8.1 Exercices introductifs 1. On tire une carte d un paquet bien mélangé et on note la couleur de cette carte: coeur, carreau, pique, trèfle. Parmi les adjectifs possible, certain

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

Chapitre 3 : INFERENCE

Chapitre 3 : INFERENCE Chapitre 3 : INFERENCE 3.1 L ÉCHANTILLONNAGE 3.1.1 Introduction 3.1.2 L échantillonnage aléatoire 3.1.3 Estimation ponctuelle 3.1.4 Distributions d échantillonnage 3.1.5 Intervalles de probabilité L échantillonnage

Plus en détail

Théorie de la crédibilité

Théorie de la crédibilité ISFA - Année 2008-2009 Théorie de la crédibilité Chapitre 2 : Prime de Bayes Pierre-E. Thérond Email, Page web, Ressources actuarielles Langage bayesien (1/2) Considérons une hypothèse H et un événement

Plus en détail

Examen d accès - 1 Octobre 2009

Examen d accès - 1 Octobre 2009 Examen d accès - 1 Octobre 2009 Aucun document autorisé - Calculatrice fournie par le centre d examen Ce examen est un questionnaire à choix multiples constitué de 50 questions. Plusieurs réponses sont

Plus en détail

Guidance de Statistique : Epreuve de préparation à l examen

Guidance de Statistique : Epreuve de préparation à l examen Guidance de Statistique : Epreuve de préparation à l examen Durée totale : 90 min (1h30) 5 questions de pratique (12 pts) 20 décembre 2011 Matériel Feuilles de papier De quoi écrire Calculatrice Latte

Plus en détail

Séquence 3. Probabilité : conditionnement et indépendance

Séquence 3. Probabilité : conditionnement et indépendance Séquence 3 Probabilité : conditionnement et indépendance Sommaire. Pré-requis. Conditionnement par un événement de probabilité non nulle 3. Indépendance 4. Synthèse Dans cette première séquence sur les

Plus en détail

Variables Aléatoires. Chapitre 2

Variables Aléatoires. Chapitre 2 Chapitre 2 Variables Aléatoires Après avoir réalisé une expérience, on ne s intéresse bien souvent à une certaine fonction du résultat et non au résultat en lui-même. Lorsqu on regarde une portion d ADN,

Plus en détail

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #9

ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #9 ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #9 ARTHUR CHARPENTIER 1 Soit X la variable aléatoire continue de fonction de densité : { (1.4)e 2x + (0.9)e 3x pour x > 0 f X (x) = 0 sinon. Trouver E[X]. A) 9 20 B)

Plus en détail

1 TD1 : rappels sur les ensembles et notion de probabilité

1 TD1 : rappels sur les ensembles et notion de probabilité 1 TD1 : rappels sur les ensembles et notion de probabilité 1.1 Ensembles et dénombrement Exercice 1 Soit Ω = {1, 2, 3, 4}. Décrire toutes les parties de Ω, puis vérier que card(p(ω)) = 2 4. Soit k n (

Plus en détail

Prétest A QUESTIONNAIRE

Prétest A QUESTIONNAIRE MATHÉMATIQUES MAT5103 Probabilités II Prétest A QUESTIONNAIRE NE PAS ÉCRIRE SUR CE DOCUMENT Version du 16 décembre 2004 Rédigé par Denise Martin (martindenise@csdgsqcca) Centre L Envol 1 Un jeu consiste

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

Statistique descriptive : Exercices supplémentaires Introduction à la théorie des probabilités

Statistique descriptive : Exercices supplémentaires Introduction à la théorie des probabilités Statistique descriptive : Exercices supplémentaires Introduction à la théorie des probabilités 1. Lors du lancer d un dé équilibré dont les faces sont numérotées de 1 à 6, quelle est la probabilité d obtenir

Plus en détail

Que faire en algorithmique en classe de seconde? ElHassan FADILI Lycée Salvador Allende

Que faire en algorithmique en classe de seconde? ElHassan FADILI Lycée Salvador Allende Que faire en algorithmique en classe de seconde? BEGIN Que dit le programme? Algorithmique (objectifs pour le lycée) La démarche algorithmique est, depuis les origines, une composante essentielle de l

Plus en détail

dénombrement, loi binomiale

dénombrement, loi binomiale dénombrement, loi binomiale Table des matières I) Introduction au dénombrement 1 1. Problème ouvert....................................... 2 2. Jeux et dénombrements...................................

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

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

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Antilles Guyane 12 septembre 2014 Corrigé EXERCICE 1 5 points Commun à tous les candidats 1. Réponse c : ln(10)+2 ln ( 10e 2) = ln(10)+ln ( e 2) = ln(10)+2 2. Réponse b : n 13 0,7 n 0,01

Plus en détail

Couple de variables aléatoires - Notion d indépendance.

Couple de variables aléatoires - Notion d indépendance. Couple de variables aléatoires - Notion d indépendance. Préparation au Capes - Université Rennes 1 On considère deux variables aléatoires X et Y. On aimerait connaitre s il y a influence entre ces deux

Plus en détail

Rallye Mathématiques de liaison 3 ème /2 nde et 3 ème /2 nde pro Epreuve finale Jeudi 21 mai 2015 Durée : 1h45

Rallye Mathématiques de liaison 3 ème /2 nde et 3 ème /2 nde pro Epreuve finale Jeudi 21 mai 2015 Durée : 1h45 Rallye Mathématiques de liaison 3 ème /2 nde et 3 ème /2 nde pro Epreuve finale Jeudi 21 mai 2015 Durée : 1h45 Précisions pour les problèmes 1 et 2 : Pour ces problèmes, on attend une narration de recherche

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat ES Antilles Guyane 24 juin 2015

Corrigé du baccalauréat ES Antilles Guyane 24 juin 2015 Corrigé du baccalauréat ES Antilles Guyane 2 juin 2015 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats Aucune justification n était demandée dans cet exercice. 1. La fonction f définie sur R par f (x)= x 3 + 6x

Plus en détail

Mathématiques financières

Mathématiques financières Mathématiques financières Arnaud Triay Table des matières 1 Introduction Position du problème.1 Pricing des options........................................... Formalisme..............................................

Plus en détail

Lois de probabilité à densité Loi normale

Lois de probabilité à densité Loi normale DERNIÈRE IMPRESSIN LE 31 mars 2015 à 14:11 Lois de probabilité à densité Loi normale Table des matières 1 Lois à densité 2 1.1 Introduction................................ 2 1.2 Densité de probabilité

Plus en détail

SESSION 2006. NOM, Prénom : PROBABILITES 2006 T ES. France septembre 2005 (5 points)

SESSION 2006. NOM, Prénom : PROBABILITES 2006 T ES. France septembre 2005 (5 points) SESSION 2006 France septembre 2005 (5 points) Parmi les stands de jeux d une fête de village, les organisateurs ont installé une machine qui lance automatiquement une bille d acier lorsque le joueur actionne

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

Séquence 3. Probabilité : conditionnement. Sommaire

Séquence 3. Probabilité : conditionnement. Sommaire Séquence 3 Probabilité : conditionnement Objectifs de la séquence Dans cette première séquence sur les probabilités, on complète les connaissances des années précédentes en introduisant une notion nouvelle

Plus en détail

Eléments de correction du Bac Blanc n 2 de Mathématiquesdu Lundi 8 Avril2013. Calculatrice autorisée - Aucun document n'est autorisé.

Eléments de correction du Bac Blanc n 2 de Mathématiquesdu Lundi 8 Avril2013. Calculatrice autorisée - Aucun document n'est autorisé. TES Spé Maths Eléments de correction du Bac Blanc n 2 de Mathématiquesdu Lundi 8 Avril2013 Calculatrice autorisée - Aucun document n'est autorisé. Vous apporterez un grand soin à la présentation et à la

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

Consignes d été en Mathématiques

Consignes d été en Mathématiques MPSI-PCSI Consignes d été 4-5 Classes préparatoires MPSI-PCSI, Lycée Châtelet, Douai Rentrée de Septembre 5 Consignes d été en Mathématiques Vous trouverez dans ce document trois rubriques :. Le mot du

Plus en détail

Préparation à l écrit Année 2008-2009. Liste des fiches de probabilités

Préparation à l écrit Année 2008-2009. Liste des fiches de probabilités Capes de Mathématiques Université Joseph Fourier Préparation à l écrit Année 2008-2009 Liste des fiches de probabilités Probabilités 1 : Introduction aux espaces probabilisés Probabilités 2 : Variables

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

Bien lire l énoncé 2 fois avant de continuer - Méthodes et/ou Explications Réponses. Antécédents d un nombre par une fonction

Bien lire l énoncé 2 fois avant de continuer - Méthodes et/ou Explications Réponses. Antécédents d un nombre par une fonction Antécédents d un nombre par une fonction 1) Par lecture graphique Méthode / Explications : Pour déterminer le ou les antécédents d un nombre a donné, on trace la droite (d) d équation. On lit les abscisses

Plus en détail

POLITIQUE DE PROMOTION ET DE CLASSEMENT DES ÉLÈVES

POLITIQUE DE PROMOTION ET DE CLASSEMENT DES ÉLÈVES POLITIQUE DE PROMOTION ET DE CLASSEMENT DES ÉLÈVES SERVICES ÉDUCATIFS Adoptée par l'ordonnance 92-068 TABLE DES MATIÈRES 1. OBJECTIFS DE LA POLITIQUE.... 1 1.1 Objectif général.... 1 1.2 Objectifs spécifiques......

Plus en détail

Théorie des ensembles et combinatoire

Théorie des ensembles et combinatoire Théorie des ensembles et combinatoire Valentin Vinoles 24 janvier 2012 Table des matières 1 Introduction 2 2 Théorie des ensembles 3 2.1 Définition............................................ 3 2.2 Aartenance

Plus en détail

Probabilités 2009-2010. Licence 2 Sciences économiques et Economie - Langues Année universitaire 2009-2010. Livret d exercices. x k pour tout x R. k!

Probabilités 2009-2010. Licence 2 Sciences économiques et Economie - Langues Année universitaire 2009-2010. Livret d exercices. x k pour tout x R. k! Licence 2 Sciences économiques et Economie - Langues Année universitaire 2009-2010 Probabilités A.L Basdevant, C. Hardouin Livret d exercices 1 Rappels, calculs utiles Exercice 1. 1) On rappelle que e

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