Corrigé - Baccalauréat S Métropole La Réunion 12 septembre 2016

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Corrigé - Baccalauréat S Métropole La Réunion 12 septembre 2016"

Transcription

1 Corrigé - Baccalauréat S Métropole La Réunion septembre 6 A. P. M. E. P. EXERCICE COMMUN À TOUS LES CANDIDATS 6 POINTS Partie On estime qu en la population mondiale est composée de 4,6 milliards de personnes âgées de à 79 ans et que 46, % des personnes âgées de à 79 ans vivent en zone rurale et 5,9 % en zone urbaine. En, d après la fédération internationale du diabète, 9,9 % de la population mondiale âgée de à 79 ans vivant en zone urbaine est atteinte de diabète et 6,4 % de la population mondiale âgée de à 79 ans vivant en zone rurale est atteinte de diabète. On interroge au hasard une personne âgée de à 79 ans. On note : R l évènement : «la personne choisie habite en zone rurale», D l évènement : «la personne choisie est atteinte de diabète».. On traduit cette situation à l aide d un arbre de probabilité :,64 D,46 R,64=,96 D,59 R,99 D,99=,9 D. a. La probabilité que la personne interrogée soit diabétique est PD. D après la formule des probabilités totales : PD=PR D+PR D=PR P R D+PR P R D =,46,64+, 59,99 =,94+,56=,8865,8 Partie b. La personne choisie est diabétique. La probabilité qu elle habite en zone rurale est P D R : PD R P D R= =,954 PD,8865,56 Une personne est dite en hypoglycémie si sa glycémie à jeun est inférieure à 6 mg.dl et elle est en hyperglycémie si sa glycémie à jeun est supérieure à mg. dl. La glycémie à jeun est considérée comme «normale» si elle est comprise entre 7 mg. dl et mg.dl. Les personnes ayant un taux de glycémie compris entre 6 et 7 mg.rdl ne font pas l objet d un suivi particulier. On choisit au hasard un adulte dans cette population. Une étude a permis d établir que la probabilité qu il soit en hyperglycémie est,5 à près. Dans la suite on admettra que cette probabilité est égale à,5. On modélise la glycémie à jeun, exprimée en mg.dl, d un adulte d une population donnée, par une variable aléatoire X qui suit une loi normale d espérance µ et d écart-type σ. On donne ci-dessous la représentation graphique de la densité de probabilité de la variable aléatoire X.

2 7 µ=9 mg.dl. La glycémie «normale» est entre 7 et mg.dl ; la probabilité que la personne choisie ait une glycémie à jeun «normale» est donc P7 X. La probabilité qu un adulte soit en hyperglycémie est,5 donc PX > =,5. D après la courbe donnée dans le texte, la moyenne µ est de 9 donc, pour des raisons de symétrie, comme 7=9 et que = 9+, PX < 7=PX > et donc, PX < 7=PX > =, 5. P7 X = PX < 7 PX > =,5=,896 La probabilité qu un adulte ait une glycémie «normale» est,896.,5,5 7 µ=9 mg.dl. La variable aléatoire X suit la loi normale de moyenne µ=9 et d écart-type σ. D après le cours, on peut dire que la variable aléatoire Z = X 9 suit la loi normale centrée σ réduite. On a vu que PX < 7=,5. Comme σ>, X < 7 X 9< X 9 σ PX < 7=,5 P Z < =,5. σ < σ Z < σ On sait que la variable aléatoire Z suit la loi normale centrée réduite ; si PZ < β =,5, on trouve à la calculatrice β,66. On a donc,66 ce qui donne σ soit σ,. σ,66 La valeur de σ arrondie au dixième est,.. Dans cette question, on prend σ=. La probabilité que la personne choisie soit en hypoglycémie est PX < 6. À la calculatrice, pour la variable aléatoire X qui suit la loi normale de paramètres µ=9 et σ=, on trouve PX < 6,6. La probabilité, arrondie au millième, que la personne choisie soit en hypoglycémie est,6. Partie Afin d estimer la proportion, pour l année, de personnes diagnostiquées diabétiques dans la population française âgée de à 79 ans, on interroge au hasard personnes. Dans l échantillon étudié, 76 personnes ont été diagnostiquées diabétiques. septembre 6 Métropole La Réunion - Corrigé

3 . Un intervalle de confiance au niveau de confiance 95 % d une fréquence f dans un échantillon de taille n est : [ f ; f + ] n n La fréquence de personnes diagnostiquées diabétiques dans l échantillon proposé de taille n = est f = 76 =,76. [ On obtient l intervalle,76 ;,76+ ]=[,66 ;,86]. On peut donc dire que la probabilité que l intervalle [,66 ;,86] contienne la proportion d adultes diabétiques dans la population totale est supérieure à,95. [. L amplitude de l intervalle f ; f + ] est. n n n Pour que cette amplitude soit inférieure ou égale à,, il faut trouver n pour que n, ce qui équivaut à n ou encore n 4. Il faut donc avoir un échantillon de taille supérieure ou égale à 4 pour que l intervalle de confiance ait une amplitude inférieure ou égale à,. EXERCICE COMMUN À TOUS LES CANDIDATS 4 POINTS On considère les nombres complexes z n définis pour tout entier n par la donnée de z, où z est différent de et de, et la relation de récurrence : z n+ = z n.. a. Dans cette question, on suppose que z =. z = z = = ; z = z = = ; z = z = = += ; ensuite on retrouve z 4 =, z 5= et z 6 =. b. Dans cette question, on suppose que z = i. z = i = +i ; z = = i = z +i + = +i = +i ; z = = = z +i +i = +i = +i = +i i +i +i +i i = ++i+ i = i=z ; + ensuite on retrouve z 4 = z = +i, puis z 5 = +i et z 6= i. c. Dans cette question on revient au cas général où z est un complexe donné. Des résultats de la question précédente, on peut conjecturer que z n = z, pour n N. On démontre cette conjecture par récurrence sur n : Initialisation : on a bien z = z. Hérédité : supposons que pour tout p N, z p = z, alors z p+ = z p+ = = z p+ = z p+ z p+ = z p+ z p+ z p+ z p+ = z p+ = = z p z p = z p = z. septembre 6 Métropole La Réunion - Corrigé

4 Conclusion : on a donc démontré que z = z et pour tout p N vérifiant z p = z, alors z p+ = z : d après le principe de récurrence quel que soit n N, z n = z.. Comme 6= 67, on a d après la question précédente z 6 = z = +i.. On a z = z z = avec z ou encore z z = z z z += z 4 += z + 4 = z + i { z { i = z + i = z = + i z = i Il y a donc deux valeurs de z pour lesquelles z = z. Dans ces deux cas, z = z = z = z, et ainsi de suite, donc les suites z n sont constantes. z i = EXERCICE CANDIDATS N AYANT PAS SUIVI L ENSEIGNEMENT DE SPÉCIALITÉ 5 POINTS On dispose d un dé équilibré à 6 faces numérotées de à 6 et de pièces A et B ayant chacune un côté pile et un côté face. Un jeu consiste à lancer une ou plusieurs fois le dé. Après chaque lancer de dé, si l on obtient ou, alors on retourne la pièce A, si l on obtient ou 4, alors on retourne la pièce B et si l on obtient 5 ou 6, alors on ne retourne aucune des deux pièces. Au début du jeu, les pièces sont du côté face.. Dans l algorithme ci-dessous, code le côté face d une pièce et code le côté pile. Si a code le côté de la pièce A à un instant donné, alors a code le côté de la pièce A après l avoir retournée. Variables : a, b, d, s sont des entiers i, n sont des entiers supérieurs ou égaux à Initialisation : a prend la valeur b prend la valeur Saisir n Traitement : Pour i allant de à n faire d prend la valeur d un entier aléatoire compris entre et 6 Si d alors a prend la valeur a sinon Si d 4 alors b prend la valeur b FinSi FinSi s prend la valeur a+ b FinPour Sortie : Afficher s a. On exécute cet algorithme en saisissant n= et en supposant que les valeurs aléatoires générées successivement pour d sont ; 6 et 4. variables i d a b s initialisation er passage boucle Pour e passage boucle Pour 6 e passage boucle Pour 4 septembre 6 4 Métropole La Réunion - Corrigé

5 b. Les variables a et b sont à ou selon que la pièce montre le côté face ou le côté pile ; la variable s= a+ b donne donc le nombre de pièces qui sont du côté pile. À la fin de cet algorithme, s= donc les deux pièces sont du côté pile.. Pour tout entier naturel n, on note : X n l évènement : «À l issue de n lancers de dés, les deux pièces sont du côté face» Y n l évènement : «À l issue de n lancers de dés, une pièce est du côté pile et l autre est du côté face» Z n l évènement : «À l issue de n lancers de dés, les deux pièces sont du côté pile». De plus on note, x n = P X n ; y n = P Y n et z n = P Z n les probabilités respectives des évènements X n, Y n et Z n. a. Au début du jeu les deus pièces sont du côté face donc x =, y = et z =. b. X n+ est l événement «À l issue de n+ lancers de dés, les deux pièces sont du côté face» ; on cherche donc la probabilité que, à l issue de n+ lancers, les deux pièces soient du côté face sachant qu à l issue de n lancers elles étaient déjà les deux du côté face. Il faut donc qu il n y ait aucun retournement de pièce lors du n+-ième lancer, c est-à-dire qu il faut que le dé tombe sur 5 ou 6 ; la probabilité de l événement {5 ; 6} est 6 = puisque le dé est bien équilibré et donc qu il y a équiprobabilité. Donc P Xn X n+ =. c. On complète l arbre proposé : X n / / X n+ Y n+ x n Z n+ X / n+ y n / Y n Y n+ z n / Z n+ Z n / X n+ Y n+ / Z n+ d. Pour tout entier naturel n, x n + y n + z n = donc z n = x n y n. e. D après la formule des probabilités totales : y n+ = PY n+ =PX n Y n+ +PY n Y n+ +PZ n Y n+ = x n+ y n+ z n = x n+ y n+ x n y n = x n+ y n+ x n y n = y n+ septembre 6 5 Métropole La Réunion - Corrigé

6 f. On pose, pour tout entier naturel n, b n = y n donc y n = b n +. b n+ = y n+ = y n+ = b n = b n + 6 = b n = b n b = y = = Donc la suite b n est géométrique de raison q = et de premier terme b =. On peut donc dire que, pour tout n, b n = b q n = n. Comme y n = b n +, on en conclut que, pour tout n, y n = n. g. La suite b n est géométrique de raison ; comme < <, on sait que la suite b n est convergente vers. Or, pour tout n, y n = b n +, donc la suite y n est convergente vers : lim y n = n +. Donc à long terme, la probabilité d avoir une piède côté face et une pièce côté pile va tendre vers,5. EXERCICE CANDIDATS AYANT SUIVI L ENSEIGNEMENT DE SPÉCIALITÉ 5 POINTS On dispose d un dé équilibré à 6 faces numérotées de à 6 et de pièces A, B et C ayant chacune un côté pile et un côté face. Un jeu consiste à lancer une ou plusieurs fois le dé. Après chaque lancer de dé, si l on obtient ou, alors on retourne la pièce A, si l on obtient ou 4, alors on retourne la pièce B et si l on obtient 5 ou 6, alors on retourne la pièce C. Au début du jeu, les pièces sont toutes du côté face.. Dans l algorithme ci-dessous, code le côté face et code le côté pile. Si a code un côté de la pièce A, alors a code l autre côté de la pièce A. Variables : a, b, c, d, s sont des entiers naturels i, n sont des entiers supérieurs ou égaux à Initialisation : a prend la valeur b prend la valeur c prend la valeur Saisir n Traitement : Pour i allant de à n faire d prend la valeur d un entier aléatoire compris entre et 6 Si d alors a prend la valeur a sinon Si d 4 alors b prend la valeur b sinon c prend la valeur c FinSi FinSi s prend la valeur a+ b+ c FinPour Sortie : Afficher s septembre 6 6 Métropole La Réunion - Corrigé

7 a. On exécute cet algorithme en saisissant n= et en supposant que les valeurs aléatoires générées successivement pour d sont ; 4 et. On complète le tableau : variables i d a b c s initialisation er passage boucle Pour e passage boucle Pour 4 e passage boucle Pour b. Les variables a, b et c sont à ou selon que la pièce montre le côté face ou le côté pile ; la variable s= a+ b+ c donne donc le nombre de pièces qui sont du côté pile. Après une exécution de n tirages, les trois pièces sont du côté pile si s=.. Pour tout entier naturel n, on note : X n l évènement : «À l issue de n lancers de dés, les trois pièces sont du côté face» Y n l évènement : «À l issue de n lancers de dés, une seule pièce est du côté pile et les autres sont du côté face» Z n l évènement : «À l issue de n lancers de dés, exactement deux pièces sont du côté pile et l autre est du côté face» T n l évènement : «À l issue de n lancers de dés, les trois pièces sont du côté pile». De plus on note, x n = p X n ; y n = p Y n ; z n = p Z n et t n = p T n les probabilités respectives des évènements X n, Y n, Z n et T n. a. Au début du jeu, les trois pièces sont du côté face donc x =, y =, z = et t =. b. À chaque tirage, on retourne une pièce et une seule ; donc si les trois pièces sont du côté face après le n-ième tirage, il y aura une et une seule pièce du côté pile après le n+ -ième tirage. On en déduit que P Xn Y n+ =. Par un raisonnement analogue, on démontre que P Tn Z n+ =. Si après le n-ième tirage, il y a une seule pièce du côté pile, il y a deux possibilités : c est cette pièce qui est retournée lors du n+ -ième tirage, avec une probabilité de, et donc P Yn X n+ = ; c est une des deux autres pièces qui est retournée, avec une probabilité de, et donc P Yn Z n+ =. Par un raisonnement analogue, on démontre que P Zn Y n+ = et que P Z n T n+ =. On peut donc compléter l arbre proposé : septembre 6 7 Métropole La Réunion - Corrigé

8 X n Y n+ x n / X n+ yn Y n / Z n+ z n / Y n+ Z n t n / T n+ T n Z n+. Pour tout entier naturel n, on note U n la matrice ligne x n y n z n t n. a. U = x y z t =. b. On cherche la matrice carrée M telle que, pour tout entier naturel n, U n+ = U n M. D après l arbre et le théorème des probabilités totales, on peut dire que : Cela s écrit sous forme matricielle : x n+ = y n y n+ = x n + z n z n+ = t n+ = y n +t n z n xn+ y n+ z n+ t n+ = xn y n z n t n Et donc M = 4. On va démontrer par récurrence que, pour tout entier naturel n, U n = U M n. Soit P n la propriété U n = U M n. Initialisation Pour n=, M = I 4 la matrice identité d ordre 4. U M = U I 4 = U donc la propriété est vraie au rang. septembre 6 8 Métropole La Réunion - Corrigé

9 Hérédité On suppose la propriété vraie pour un rang p, c est-à-dire U p = U M p. U p+ = U p M = U M p M = U M p+ donc la propriété est vraie au rang p+ ; elle est donc héréditaire. Conclusion La propriété est vraie au rang et elle est héréditaire, donc elle est vraie pour tout n. On a donc démontré que, pour tout n, U n = U M n. 5. On admet que, pour tout entier n, x n = n + n+ n+ ; y n = n+ n n z n = n n+ n + ; t n = n + n n+ 8 8 a. La probabilité qu au bout de 5 lancers de dés, une seule des trois pièces soit du côté pile est y 5. y 5 = = 6 8 8,75. b. Première affirmation «À l issue d un nombre pair de lancers de dés, les pièces peuvent être toutes les trois du côté pile». On veut savoir si, à l issue d un nombre pair de lancers, on peut avoir t n =. Si n est pair, alors n = et n n = ; on en déduit que t n =. Donc l affirmation est fausse. Deuxième affirmation «Au cours du jeu, la probabilité que les pièces soient toutes les trois du côté pile peut être supérieure ou égale à 4». On a vu que si n était pair, t n valait qui est inférieur à 4. Si n est impair, n = et n n =. n n n + 6 Donc t n = = = n 4 < 4 Donc l affirmation est fausse. Troisième affirmation «Au cours du jeu, la probabilité que les pièces soient toutes les trois du côté pile peut être supérieure ou égale à,49». On calcule t n pour quelques valeurs de n : n t n,,46 9,49 65 septembre 6 9 Métropole La Réunion - Corrigé

10 t 7 >,49 donc l affirmation est vraie. Remarque On a vu plus haut que, pour n impair, t n = 4 n 4. La suite u n définie sur N par u n = 4 n 4 est convergente et a pour limite 4. Donc il existe un rang n à partir duquel u n >,49. La suite t n coïncide avec la suite u n pour tous les n impairs. Donc si n est impair, t n = u n >,49. Et si n est pair, on prend n = n + et t n = u n >,49. Les suites extraites ne sont certes pas au programme de terminale S mais cet exemple est assez facile à comprendre pour un élève attentif. Et puis, c est tellement plus joli qu avec la calculatrice! Enfin ce raisonnement permet de dire qu il existe un rang à partir duquel t n >, septembre 6 Métropole La Réunion - Corrigé

11 EXERCICE 4 COMMUN À TOUS LES CANDIDATS 5 POINTS Un hélicoptère est en vol stationnaire au-dessus d une plaine. Un passager lâche verticalement un colis muni d un parachute. Partie Soit v la fonction définie sur [ ; + [ par : v t=5 e,t e,t +.. La fonction v est dérivable sur R et v t= 5,e,t e,t + e,t,e,t e,t + = 5,e,t e,t + e,t + e,t + = 5,e,t,t e,t + e = e,t + Pour tout t, e,t > donc v t> donc la fonction v est strictement croissante sur [ ; + [.. On suppose, dans cette question, que le parachute fonctionne correctement. On admet que t secondes après qu il a été lâché, la vitesse du colis exprimée en m.s est égale, avant d atteindre le sol, à v t. On considère que le colis arrive en bon état sur le sol si sa vitesse à l arrivée n excède pas 6 m.s. On résout l inéquation v t<6 : v t< 6 5 e,t e,t + < 6 5 e,t e,t + 6< 5e,t 5 6e,t 6 e,t < e,t + e,t + < Pour tout t, e,t > donc e,t < et e,t + >, donc l inéquation est toujours vérifiée : v t<6 pour tout t. Donc le colis ne risque pas d être endommagé si le parachute s ouvre normalement. Partie On suppose, dans cette partie, que le parachute ne s ouvre pas. On admet que, dans ce cas, avant que le colis atteigne le sol, sa vitesse exprimée en m.s, t secondes après avoir été lâché par le passager, est donnée par : v t=,7 e,t.. La vitesse, exprimée en m.s, atteinte par le colis au bout de secondes est v : v t=,7 e,,. La valeur approchée à de vitesse atteinte par le colis au bout de secondes est, m.s.. On résout l équation v t= m.s. v t=,7 e,t = t e,t =,7,7 = e,t,7,7 = e,t,7 ln,7,7 ln =,t = t,7,,7 ln,7 8, donc au bout d environ 8, secondes, le colis atteint la vitesse de m.s., septembre 6 Métropole La Réunion - Corrigé

12 . On sait que la chute du colis dure secondes. On admet que la distance, en mètres, qui sépare l hélicoptère du colis, T secondes après avoir été lâché par le passager, est donnée par : dt = T v t dt. T T a. dt = v tdt =,7 e,t dt La fonction v a pour primitive la fonction t,7 t e,t ;, on a,7 t e,t =,7 t+ e,t =,7,t+e,t = 9,t+e,t.,,, Donc dt = [9,t+e,t] T = 9,T + e,t 9 + e, = 9 e,t +,T. b. Le colis atteint le sol au bout de secondes donc la distance qu il parcourt est d=9 e, +, 545 m. 4. Le temps mis par le colis pour atteindre le sol si on l avait lâché d une hauteur de 7 mètres est la valeur de T solution de l équation dt = 7. On étudie les variations de la fonction d sur [ ; + [ : d T =9,e,T +, =,7,e,T T =,T = e,t =,e,t = d T Donc la fonction d est strictement croissante sur [ ; + [. Or d=<7 et d 87>7 donc, d après le corollaire du théorème des valeurs intermédiaires on peut dire que l équation dt = 7 admet une solution unique α sur [ ; [ : } } d4 675,9<7 d4,7 698,8< 7 = α [4 ; 5] = α [4,7 ; 4,8] d5 78,6>7 d4,8 7,> 7 Le temps mis par le colis pour atteindre le sol si on l avait lâché d une hauteur de 7 mètres est comprise entre 4,7 et 4,8 secondes. septembre 6 Métropole La Réunion - Corrigé

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

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat ES Polynésie (spécialité) 10 septembre 2014 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice 1 5 points 1. Réponse d. : 1 e Le coefficient directeur de la tangente est négatif et n est manifestement pas 2e

Plus en détail

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé

Baccalauréat ES/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé Baccalauréat S/L Métropole La Réunion 13 septembre 2013 Corrigé A. P. M.. P. XRCIC 1 Commun à tous les candidats Partie A 1. L arbre de probabilité correspondant aux données du problème est : 0,3 0,6 H

Plus en détail

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé

Baccalauréat S Antilles-Guyane 11 septembre 2014 Corrigé Baccalauréat S ntilles-guyane 11 septembre 14 Corrigé EXERCICE 1 6 points Commun à tous les candidats Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue

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

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé

Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient

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

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

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

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

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013

Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 A. P. M. E. P. EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 5 points Une entreprise informatique produit et vend des clés USB. La vente de ces clés est réalisée

Plus en détail

Commun à tous les candidats

Commun à tous les candidats EXERCICE 3 (9 points ) Commun à tous les candidats On s intéresse à des courbes servant de modèle à la distribution de la masse salariale d une entreprise. Les fonctions f associées définies sur l intervalle

Plus en détail

EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats)

EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats) EXERCICE 4 (7 points ) (Commun à tous les candidats) On cherche à modéliser de deux façons différentes l évolution du nombre, exprimé en millions, de foyers français possédant un téléviseur à écran plat

Plus en détail

Continuité et dérivabilité d une fonction

Continuité et dérivabilité d une fonction DERNIÈRE IMPRESSIN LE 7 novembre 014 à 10:3 Continuité et dérivabilité d une fonction Table des matières 1 Continuité d une fonction 1.1 Limite finie en un point.......................... 1. Continuité

Plus en détail

La fonction exponentielle

La fonction exponentielle DERNIÈRE IMPRESSION LE 2 novembre 204 à :07 La fonction exponentielle Table des matières La fonction exponentielle 2. Définition et théorèmes.......................... 2.2 Approche graphique de la fonction

Plus en détail

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007

Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 2007 Correction du Baccalauréat S Amérique du Nord mai 7 EXERCICE points. Le plan (P) a une pour équation cartésienne : x+y z+ =. Les coordonnées de H vérifient cette équation donc H appartient à (P) et A n

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

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme

Chapitre 3. Quelques fonctions usuelles. 1 Fonctions logarithme et exponentielle. 1.1 La fonction logarithme Chapitre 3 Quelques fonctions usuelles 1 Fonctions logarithme et eponentielle 1.1 La fonction logarithme Définition 1.1 La fonction 7! 1/ est continue sur ]0, +1[. Elle admet donc des primitives sur cet

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

O, i, ) ln x. (ln x)2

O, i, ) ln x. (ln x)2 EXERCICE 5 points Commun à tous les candidats Le plan complee est muni d un repère orthonormal O, i, j Étude d une fonction f On considère la fonction f définie sur l intervalle ]0; + [ par : f = ln On

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

Limites finies en un point

Limites finies en un point 8 Limites finies en un point Pour ce chapitre, sauf précision contraire, I désigne une partie non vide de R et f une fonction définie sur I et à valeurs réelles ou complees. Là encore, les fonctions usuelles,

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

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable T : pour travailler et mémoriser le cours Exo7 Continuité (étude globale). Diverses fonctions Exercices de Jean-Louis Rouget. Retrouver aussi cette fiche sur www.maths-france.fr * très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile *****

Plus en détail

Continuité en un point

Continuité en un point DOCUMENT 4 Continuité en un point En général, D f désigne l ensemble de définition de la fonction f et on supposera toujours que cet ensemble est inclus dans R. Toutes les fonctions considérées sont à

Plus en détail

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques.

Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. 14-3- 214 J.F.C. p. 1 I Exercice autour de densité, fonction de répatition, espérance et variance de variables quelconques. Exercice 1 Densité de probabilité. F { ln x si x ], 1] UN OVNI... On pose x R,

Plus en détail

Simulation de variables aléatoires

Simulation de variables aléatoires Chapter 1 Simulation de variables aléatoires Références: [F] Fishman, A first course in Monte Carlo, chap 3. [B] Bouleau, Probabilités de l ingénieur, chap 4. [R] Rubinstein, Simulation and Monte Carlo

Plus en détail

Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008

Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 Baccalauréat ES Amérique du Nord 4 juin 2008 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats f est une fonction définie sur ] 2 ; + [ par : 4 points f (x)=3+ 1 x+ 2. On note f sa fonction dérivée et (C ) la représentation

Plus en détail

Ressources pour le lycée général et technologique

Ressources pour le lycée général et technologique éduscol Ressources pour le lycée général et technologique Ressources pour la classe de terminale générale et technologique Exercices de mathématiques Classes de terminale S, ES, STI2D, STMG Ces documents

Plus en détail

1 Recherche en table par balayage

1 Recherche en table par balayage 1 Recherche en table par balayage 1.1 Problème de la recherche en table Une table désigne une liste ou un tableau d éléments. Le problème de la recherche en table est celui de la recherche d un élément

Plus en détail

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions

Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Université Joseph Fourier UE MAT 127 Mathématiques année 2011-2012 Chapitre 2 Le problème de l unicité des solutions Ce que nous verrons dans ce chapitre : un exemple d équation différentielle y = f(y)

Plus en détail

Correction de l examen de la première session

Correction de l examen de la première session de l examen de la première session Julian Tugaut, Franck Licini, Didier Vincent Si vous trouvez des erreurs de Français ou de mathématiques ou bien si vous avez des questions et/ou des suggestions, envoyez-moi

Plus en détail

Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 12 avril 2007

Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 12 avril 2007 Corrigé du baccalauréat S Pondichéry 1 avril 7 EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 4 points 1 a Les vecteurs AB et AC ont pour coordonnées AB ; ; ) et AC 1 ; 4 ; 1) Ils ne sont manifestement pas colinéaires

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

Les Conditions aux limites

Les Conditions aux limites Chapitre 5 Les Conditions aux limites Lorsque nous désirons appliquer les équations de base de l EM à des problèmes d exploration géophysique, il est essentiel, pour pouvoir résoudre les équations différentielles,

Plus en détail

C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une

C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une TLES1 DEVOIR A LA MAISON N 7 La courbe C f tracée ci- contre est la représentation graphique d une fonction f définie et dérivable sur R. On note f ' la fonction dérivée de f. La tangente T à la courbe

Plus en détail

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10

Comparaison de fonctions Développements limités. Chapitre 10 PCSI - 4/5 www.ericreynaud.fr Chapitre Points importants 3 Questions de cours 6 Eercices corrigés Plan du cours 4 Eercices types 7 Devoir maison 5 Eercices Chap Et s il ne fallait retenir que si points?

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

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

BTS Groupement A. Mathématiques Session 2011. Spécialités CIRA, IRIS, Systèmes électroniques, TPIL

BTS Groupement A. Mathématiques Session 2011. Spécialités CIRA, IRIS, Systèmes électroniques, TPIL BTS Groupement A Mathématiques Session 11 Exercice 1 : 1 points Spécialités CIRA, IRIS, Systèmes électroniques, TPIL On considère un circuit composé d une résistance et d un condensateur représenté par

Plus en détail

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle

Chapitre 6. Fonction réelle d une variable réelle Chapitre 6 Fonction réelle d une variable réelle 6. Généralités et plan d étude Une application de I dans R est une correspondance entre les éléments de I et ceu de R telle que tout élément de I admette

Plus en détail

Raisonnement par récurrence Suites numériques

Raisonnement par récurrence Suites numériques Chapitre 1 Raisonnement par récurrence Suites numériques Terminale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Raisonnement par récurrence. Limite finie ou infinie d une suite.

Plus en détail

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé

Chapitre 2. Eléments pour comprendre un énoncé Chapitre 2 Eléments pour comprendre un énoncé Ce chapitre est consacré à la compréhension d un énoncé. Pour démontrer un énoncé donné, il faut se reporter au chapitre suivant. Les tables de vérité données

Plus en détail

Peut-on imiter le hasard?

Peut-on imiter le hasard? 168 Nicole Vogel Depuis que statistiques et probabilités ont pris une large place dans les programmes de mathématiques, on nous propose souvent de petites expériences pour tester notre perception du hasard

Plus en détail

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence

Chapitre 3. Mesures stationnaires. et théorèmes de convergence Chapitre 3 Mesures stationnaires et théorèmes de convergence Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée p.1 I. Mesures stationnaires Christiane Cocozza-Thivent, Université de Marne-la-Vallée

Plus en détail

Exercice 3 (5 points) A(x) = 1-e -0039' -0 156e- 0,039x A '() -'-,..--,-,--,------:-- X = (l_e-0,039x)2

Exercice 3 (5 points) A(x) = 1-e -0039' -0 156e- 0,039x A '() -'-,..--,-,--,------:-- X = (l_e-0,039x)2 Les parties A et B sont indépendantes. Partie A Exercice 3 (5 points) Commun à tous les candidats On considère la fonction A définie sur l'intervalle [1 ; + 00 [ par A(x) = 1-e -0039' ' x 1. Calculer la

Plus en détail

Probabilités III Introduction à l évaluation d options

Probabilités III Introduction à l évaluation d options Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un

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

Fonctions homographiques

Fonctions homographiques Seconde-Fonctions homographiques-cours Mai 0 Fonctions homographiques Introduction Voir le TP Géogébra. La fonction inverse. Définition Considérons la fonction f définie par f() =. Alors :. f est définie

Plus en détail

Fonctions de plusieurs variables

Fonctions de plusieurs variables Module : Analyse 03 Chapitre 00 : Fonctions de plusieurs variables Généralités et Rappels des notions topologiques dans : Qu est- ce que?: Mathématiquement, n étant un entier non nul, on définit comme

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

Résolution d équations non linéaires

Résolution d équations non linéaires Analyse Numérique Résolution d équations non linéaires Said EL HAJJI et Touria GHEMIRES Université Mohammed V - Agdal. Faculté des Sciences Département de Mathématiques. Laboratoire de Mathématiques, Informatique

Plus en détail

3 Approximation de solutions d équations

3 Approximation de solutions d équations 3 Approximation de solutions d équations Une équation scalaire a la forme générale f(x) =0où f est une fonction de IR dans IR. Un système de n équations à n inconnues peut aussi se mettre sous une telle

Plus en détail

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014

Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 Correction du baccalauréat STMG Polynésie 17 juin 2014 EXERCICE 1 Cet exercice est un Q.C.M. 4 points 1. La valeur d une action cotée en Bourse a baissé de 37,5 %. Le coefficient multiplicateur associé

Plus en détail

Quantification Scalaire et Prédictive

Quantification Scalaire et Prédictive Quantification Scalaire et Prédictive Marco Cagnazzo Département Traitement du Signal et des Images TELECOM ParisTech 7 Décembre 2012 M. Cagnazzo Quantification Scalaire et Prédictive 1/64 Plan Introduction

Plus en détail

Programmation linéaire

Programmation linéaire 1 Programmation linéaire 1. Le problème, un exemple. 2. Le cas b = 0 3. Théorème de dualité 4. L algorithme du simplexe 5. Problèmes équivalents 6. Complexité de l Algorithme 2 Position du problème Soit

Plus en détail

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34

Capacité d un canal Second Théorème de Shannon. Théorie de l information 1/34 Capacité d un canal Second Théorème de Shannon Théorie de l information 1/34 Plan du cours 1. Canaux discrets sans mémoire, exemples ; 2. Capacité ; 3. Canaux symétriques ; 4. Codage de canal ; 5. Second

Plus en détail

TP 7 : oscillateur de torsion

TP 7 : oscillateur de torsion TP 7 : oscillateur de torsion Objectif : étude des oscillations libres et forcées d un pendule de torsion 1 Principe général 1.1 Définition Un pendule de torsion est constitué par un fil large (métallique)

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

Développement décimal d un réel

Développement décimal d un réel 4 Développement décimal d un réel On rappelle que le corps R des nombres réels est archimédien, ce qui permet d y définir la fonction partie entière. En utilisant cette partie entière on verra dans ce

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

Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé.

Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé. Baccalauréat L spécialité, Métropole et Réunion, 19 juin 2009 Corrigé. L usage d une calculatrice est autorisé Durée : 3heures Deux annexes sont à rendre avec la copie. Exercice 1 5 points 1_ Soit f la

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

MATHEMATIQUES TES 2012-2013 Corrigés des devoirs

MATHEMATIQUES TES 2012-2013 Corrigés des devoirs MATHEMATIQUES TES 2012-2013 Corrigés des devoirs DS1 26/09/2012 page2 DV 09/10/2012 page 6 DS 24/10/2012 page 8 DV 30/11/2012 page 14 DV 14/12/2012 page 16 BAC BLANC 18/01/2013 page 17 DV 05/02/2013 page

Plus en détail

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues

Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Amphi 3: Espaces complets - Applications linéaires continues Département de Mathématiques École polytechnique Remise en forme mathématique 2013 Suite de Cauchy Soit (X, d) un espace métrique. Une suite

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

I. Polynômes de Tchebychev

I. Polynômes de Tchebychev Première épreuve CCP filière MP I. Polynômes de Tchebychev ( ) 1.a) Tout réel θ vérifie cos(nθ) = Re ((cos θ + i sin θ) n ) = Re Cn k (cos θ) n k i k (sin θ) k Or i k est réel quand k est pair et imaginaire

Plus en détail

Développements limités. Notion de développement limité

Développements limités. Notion de développement limité MT12 - ch2 Page 1/8 Développements limités Dans tout ce chapitre, I désigne un intervalle de R non vide et non réduit à un point. I Notion de développement limité Dans tout ce paragraphe, a désigne un

Plus en détail

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque

Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque Universités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Analyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 7 : Intégration sur un intervalle quelconque 1 Fonctions intégrables Définition 1 Soit I R un intervalle et soit f : I R + une fonction

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

Terminale SMS - STL 2007-2008

Terminale SMS - STL 2007-2008 Terminale SMS - STL 007-008 Annales Baccalauréat. STL Biochimie, France, sept. 008. SMS, France & La Réunion, sept 008 3 3. SMS, Polynésie, sept 008 4 4. STL Chimie de laboratoire et de procédés industriels,

Plus en détail

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48

Méthodes de quadrature. Polytech Paris-UPMC. - p. 1/48 Méthodes de Polytech Paris-UPMC - p. 1/48 Polynôme d interpolation de Preuve et polynôme de Calcul de l erreur d interpolation Étude de la formule d erreur Autres méthodes - p. 2/48 Polynôme d interpolation

Plus en détail

L E Ç O N. Marches aléatoires. Niveau : Terminale S Prérequis : aucun

L E Ç O N. Marches aléatoires. Niveau : Terminale S Prérequis : aucun 9 L E Ç O N Marches aléatoires Niveau : Terminale S Prérequis : aucun 1 Chaînes de Markov Définition 9.1 Chaîne de Markov I Une chaîne de Markov est une suite de variables aléatoires (X n, n N) qui permet

Plus en détail

Dérivation : cours. Dérivation dans R

Dérivation : cours. Dérivation dans R TS Dérivation dans R Dans tout le capitre, f désigne une fonction définie sur un intervalle I de R (non vide et non réduit à un élément) et à valeurs dans R. Petits rappels de première Téorème-définition

Plus en détail

Texte Agrégation limitée par diffusion interne

Texte Agrégation limitée par diffusion interne Page n 1. Texte Agrégation limitée par diffusion interne 1 Le phénomène observé Un fût de déchets radioactifs est enterré secrètement dans le Cantal. Au bout de quelques années, il devient poreux et laisse

Plus en détail

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé

CCP PSI - 2010 Mathématiques 1 : un corrigé CCP PSI - 00 Mathématiques : un corrigé Première partie. Définition d une structure euclidienne sur R n [X]... B est clairement symétrique et linéaire par rapport à sa seconde variable. De plus B(P, P

Plus en détail

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part Eercices Alternatifs Une fonction continue mais dérivable nulle part c 22 Frédéric Le Rou (copleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: applications-continues-non-derivables/. Version

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

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part

Exercices Alternatifs. Une fonction continue mais dérivable nulle part Eercices Alternatifs Une fonction continue mais dérivable nulle part c 22 Frédéric Le Rou (copyleft LDL : Licence pour Documents Libres). Sources et figures: applications-continues-non-derivables/. Version

Plus en détail

Exo7. Limites de fonctions. 1 Théorie. 2 Calculs

Exo7. Limites de fonctions. 1 Théorie. 2 Calculs Eo7 Limites de fonctions Théorie Eercice Montrer que toute fonction périodique et non constante n admet pas de ite en + Montrer que toute fonction croissante et majorée admet une ite finie en + Indication

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

Image d un intervalle par une fonction continue

Image d un intervalle par une fonction continue DOCUMENT 27 Image d un intervalle par une fonction continue La continuité d une fonction en un point est une propriété locale : une fonction est continue en un point x 0 si et seulement si sa restriction

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

BACCALAUREAT GENERAL MATHÉMATIQUES

BACCALAUREAT GENERAL MATHÉMATIQUES BACCALAUREAT GENERAL FEVRIER 2014 MATHÉMATIQUES SERIE : ES Durée de l épreuve : 3 heures Coefficient : 5 (ES), 4 (L) 7(spe ES) Les calculatrices électroniques de poche sont autorisées, conformement à la

Plus en détail

Réseau SCEREN. Ce document a été numérisé par le CRDP de Bordeaux pour la. Base Nationale des Sujets d Examens de l enseignement professionnel.

Réseau SCEREN. Ce document a été numérisé par le CRDP de Bordeaux pour la. Base Nationale des Sujets d Examens de l enseignement professionnel. Ce document a été numérisé par le CRDP de Bordeaux pour la Base Nationale des Sujets d Examens de l enseignement professionnel. Campagne 2013 Ce fichier numérique ne peut être reproduit, représenté, adapté

Plus en détail

IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations

IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations IV- Equations, inéquations dans R, Systèmes d équations 1- Equation à une inconnue Une équation est une égalité contenant un nombre inconnu noté en général x et qui est appelé l inconnue. Résoudre l équation

Plus en détail

Analyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I

Analyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I Analyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I Roxane Duroux 1 Cadre de l étude Cette étude s inscrit dans le cadre de recherche de doses pour des essais cliniques

Plus en détail

Rappels sur les suites - Algorithme

Rappels sur les suites - Algorithme DERNIÈRE IMPRESSION LE 14 septembre 2015 à 12:36 Rappels sur les suites - Algorithme Table des matières 1 Suite : généralités 2 1.1 Déition................................. 2 1.2 Exemples de suites............................

Plus en détail

Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT

Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT Exercices types Algorithmique et simulation numérique Oral Mathématiques et algorithmique Banque PT Ces exercices portent sur les items 2, 3 et 5 du programme d informatique des classes préparatoires,

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

Calculs de probabilités avec la loi normale

Calculs de probabilités avec la loi normale Calculs de probabilités avec la loi normale Olivier Torrès 20 janvier 2012 Rappels pour la licence EMO/IIES Ce document au format PDF est conçu pour être visualisé en mode présentation. Sélectionnez ce

Plus en détail

Resolution limit in community detection

Resolution limit in community detection Introduction Plan 2006 Introduction Plan Introduction Introduction Plan Introduction Point de départ : un graphe et des sous-graphes. But : quantifier le fait que les sous-graphes choisis sont des modules.

Plus en détail

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé

Planche n o 22. Fonctions de plusieurs variables. Corrigé Planche n o Fonctions de plusieurs variables Corrigé n o : f est définie sur R \ {, } Pour, f, = Quand tend vers, le couple, tend vers le couple, et f, tend vers Donc, si f a une limite réelle en, cette

Plus en détail

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voie : Biologie, chimie, physique et sciences de la Terre (BCPST) Discipline : Mathématiques Seconde année Préambule Programme

Plus en détail

M2 IAD UE MODE Notes de cours (3)

M2 IAD UE MODE Notes de cours (3) M2 IAD UE MODE Notes de cours (3) Jean-Yves Jaffray Patrice Perny 16 mars 2006 ATTITUDE PAR RAPPORT AU RISQUE 1 Attitude par rapport au risque Nousn avons pas encore fait d hypothèse sur la structure de

Plus en détail

Complément d information concernant la fiche de concordance

Complément d information concernant la fiche de concordance Sommaire SAMEDI 0 DÉCEMBRE 20 Vous trouverez dans ce dossier les documents correspondants à ce que nous allons travailler aujourd hui : La fiche de concordance pour le DAEU ; Page 2 Un rappel de cours

Plus en détail

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe

Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe Graphes et RO TELECOM Nancy A Chapitre 5 : Flot maximal dans un graphe J.-F. Scheid 1 Plan du chapitre I. Définitions 1 Graphe Graphe valué 3 Représentation d un graphe (matrice d incidence, matrice d

Plus en détail

Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de

Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de Economie de l incertain et de l information Partie 1 : Décision en incertain probabilisé Chapitre 1 : Introduction à l incertitude et théorie de l espérance d utilité Olivier Bos olivier.bos@u-paris2.fr

Plus en détail

Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE

Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse. José LABARERE UE4 : Biostatistiques Chapitre 3 : Principe des tests statistiques d hypothèse José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Introduction

Plus en détail

Plan. 5 Actualisation. 7 Investissement. 2 Calcul du taux d intérêt 3 Taux équivalent 4 Placement à versements fixes.

Plan. 5 Actualisation. 7 Investissement. 2 Calcul du taux d intérêt 3 Taux équivalent 4 Placement à versements fixes. Plan Intérêts 1 Intérêts 2 3 4 5 6 7 Retour au menu général Intérêts On place un capital C 0 à intérêts simples de t% par an : chaque année une somme fixe s ajoute au capital ; cette somme est calculée

Plus en détail