PROBABILITES EXERCICES CORRIGES

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "PROBABILITES EXERCICES CORRIGES"

Transcription

1 PROBABILITES EXERCICES CORRIGES Vocabulaire des probabilités Exercice. Das chacue de situatios décrites ci-dessous, éocer l évéemet cotraire de l évéemet doé. ) Das ue classe, o choisit deux élèves au hasard. A : «Les deux élèves sot des filles». ) Das u groupe de suisses et de belges, o discute avec ue persoe. B : «La persoe est u homme belge». ) Au restaurat, Luc pred u plat et u dessert. C : «Luc pred ue viade et ue glace». ) A ue loterie, Elise achète billets. D : «L u des billets au mois est gagat», E : «Deux billets au maximum sot gagats. Exercice. Ue ure cotiet des boules blaches, oires et rouges. O tire ue boule de l ure. O ote : A : «Tirer ue boule blache». B : «Tirer ue boule i blache i rouge». C : Tirer ue boule oire ou ue boule rouge». ) A et B sot-ils icompatibles? ) B et C sot-ils icompatibles? ) Traduire par ue phrase e comportat pas de égatio A et B. Exercice. Lors d u jet de deux dés cubiques, o s itéresse aux évéemets suivats : A : «La somme obteue est au mois égale à». B : «La somme obteue est au plus égale à». C : «La somme obteue est strictemet iférieure à». ) A et B sot-ils cotraires? ) B et C sot-ils icompatibles? ) Traduire par ue phrase C. ) A et C sot-ils icompatibles? Déombremets simples et probabilités - équiprobabilité Exercice. O choisit ue carte au hasard das u jeu de cartes. O ote : A l'évéemet : "La carte choisie est u pique". B l'évéemet : "La carte choisie est rouge (cœur ou carreau)". C l'évéemet : "La carte choisie est ue figure (valet, dame, roi)". ) Préseter u modèle mathématique décrivat l expériece aléatoire. ) Détermier les probabilités des évèemets A,B,C,A B,B C,A B,A C. ) Détermier la probabilité de l'évéemet D "La carte choisie 'est i u pique i ue figure". Exercice. O jette ue pièce de moaie fois de suite. ) Doer la liste de tous les résultats possibles e otat P pour Pile et F pour Face (exemple : PPF). ) Doer la probabilité des évéemets suivats : A «le tirage e comporte que des Piles». B «le tirage comporte au mois ue fois Face». Exercice 6. Das ue assemblée de 0 persoes, o e remarque que les hommes portat la cravate ou ayat les yeux bleus. Il y a 0 hommes qui portet la cravate, 8 hommes qui ot les yeux bleus, dot 0 portet la cravate. O discute avec ue persoe choisie au hasard das cette assemblée. ) Quelle est la probabilité que ce soit u homme portat la cravate. ) Quelle est la probabilité que ce soit u homme aux yeux bleus et portat la cravate. ) Quelle est la probabilité que ce soit u homme aux yeux bleus ou portat la cravate. ) Quelle est la probabilité de discuter avec ue persoe qui est i u homme aux yeux bleus, i u homme portat la cravate? Page /

2 Exercice 7. Lors d u référedum, deux questios étaiet posées. 6 % des persoes ot répodu «oui» à la première questio, % ot répodu «oui» à la secode questio, et 6 % ot répodu «oui» aux deux questios. ) Quelle est la probabilité qu ue persoe ait répodu «oui» à l ue ou l autre des questios? ) Quelle est la probabilité qu ue persoe ait répodu «o» aux deux questios? Autres situatios Exercice 8. O lace u dé à 6 faces. O ote probabilités de sortie des faces sot : ; Quelle est la probabilité de sortie de la face marquée 6? Quelle est la probabilité d obteir u ombre pair? p i la probabilité de sortie de la face marquée i. Ce dé est truqué de telle sorte que les p = 0, p = 0, ; p = 0, ; p = 0, ; p = 0,. Exercice. O lace u dé à 6 faces. O suppose que la probabilité d apparitio de chaque face est proportioelle au uméro iscrit sur elle. Calculer la probabilité d apparitio de chaque face. Calculer la probabilité d obteir u ombre pair. Arbre podéré Exercice 0. Das u lycée, quel que soit le iveau, u élève peut être extere ou demi-pesioaire. L arbre ci-cotre idique la répartitio selo le iveau et la qualité de l élève (E: extere ; DP: demi-pesioaire) ) Recopier et compléter cet arbre. ) a) Détermier le pourcetage d élèves exteres das ce lycée. b) Détermier la part des Termiales parmi les exteres. Probabilité coditioelles. Exercice. Das u magasi d électroméager, o s itéresse au comportemet d u acheteur potetiel d u téléviseur et d u magétoscope. La probabilité pour qu il achète u téléviseur est de 0,6. La probabilité pour qu il achète u magétoscope quad il a acheté u téléviseur est de 0,. La probabilité pour qu il achète u magétoscope quad il a pas acheté de téléviseur est de 0,. ) Quelle est la probabilité pour qu il achète u téléviseur et u magétoscope? ) Quelle est la probabilité pour qu il achète u magétoscope? ) Le cliet achète u magétoscope. Quelle est la probabilité qu il achète u téléviseur? ) Compléter l arbre de probabilité suivat : Exercice. O dispose de deux ures u et u. L ure u cotiet trois boules blaches et ue boule oire. L ure u cotiet ue boule blache et deux boules oires. O lace u dé o truqué. Si le dé doe u uméro d iférieur ou égal à, o tire ue boule das l ure u. Sio o tire ue boule das l ure u. (O suppose que les boules sot idiscerables au toucher) ) Calculer la probabilité de tirer ue boule blache. ) O a tiré ue boule blache. Calculer le probabilité qu elle proviee de l ure u. Page /

3 Exercice. Le quart d ue populatio a été vaccié cotre ue maladie cotagieuse. Au cours d ue épidémie, o costate qu il y a parmi les malades u vaccié pour quatre o vacciés. O sait de plus qu au cours de cette épidémie, il y avait u malade sur douze parmi les vacciés. a) Démotrer que la probabilité de tomber malade est égale à 8 b) Quelle était la probabilité de tomber malade pour u idividu o-vaccié? c) Le vacci est-il efficace? Variable aléatoire Exercice. Ue ure cotiet sept boules : ue rouge, deux jaues et quatre vertes. U joueur tire au hasard ue boule Si elle est rouge, il gage 0, si elle est jaue, il perd, si elle est verte, il tire ue deuxième boule de l'ure sas avoir replacé la première boule tirée. Si cette deuxième boule est rouge, il gage 8, sio il perd. ) Costruire u arbre podéré représetat l'esemble des évetualités de ce jeu. ) Soit X la variable aléatoire associat à chaque tirage le gai algébrique du joueur (ue perte est comptée égativemet). a) Etablir la loi de probabilité de la variable X b) Calculer l'espérace de X ) Les coditios de jeu restet idetiques. Idiquer le motat du gai algébrique qu'il faut attribuer à u joueur lorsque la boule tirée au deuxième tirage est rouge, pour que l'espérace de X soit ulle. Exercice. O cosidère u dé rouge et u dé vert, cubiques, équilibrés. Le dé rouge comporte : deux faces umérotées ; deux faces umérotées 0 ; -deux faces umérotées. Le dé vert comporte : ue face umérotée 0;trois faces umérotées ;deux faces umérotées. O lace simultaémet les deux dés. O ote X la somme des poits obteus. ) Détermier la loi de probabilité de X. ) Défiir F, foctio de répartitio de X et costruire sa représetatio graphique Evéemets idépedats Exercice 6. Le tableau suivat doe la répartitio de 0 stagiaires e foctio de la lague choisie et de l activité sportive choisie. O choisit u élève au hasard. Teis Equitatio Voile Aglais 8 7 Allemad 8 ) Les évéemets «étudier l allemad» et «pratiquer le teis» sot-ils idépedats? ) Les évéemets «étudier l aglais» et «pratiquer la voile» sot-ils idépedats? Loi Biomiale Exercice 7. Das ue académie, les élèves cadidats au baccalauréat série ES se répartisset e 00 selo les trois eseigemets de spécialité : mathématiques, scieces écoomiques et sociales et lague vivate. Nous savos de plus que : 7% des cadidats ot choisi l eseigemet de spécialité mathématiques. % des cadidats ot choisi l eseigemet de spécialité lague vivate. % des cadidats ot choisi l eseigemet de spécialité mathématiques et ot obteu le baccalauréat.,% des cadidats ot choisi l eseigemet de spécialité SES et ot obteu le baccalauréat. De plus, parmi les cadidats ayat choisi l eseigemet de spécialité lague vivate, 7,% ot obteu le baccalauréat. O iterroge u cadidat pris au hasard. O ote : M l évéemet «le cadidat a choisi l eseigemet de spécialité mathématiques» ; S l évéemet «le cadidat a choisi l eseigemet de spécialité scieces écoomiques et sociales» ; L l évéemet «le cadidat a choisi l eseigemet de spécialité lague vivate» ; R l évéemet «le cadidat a obteu le baccalauréat». O pourra faire u arbre pour faciliter la répose aux questios. Les résultats serot arrodis au millième. ) Traduire e termes de probabilités les iformatios umériques doées ci-dessus. ) a) Détermier la probabilité pour que ce cadidat ait choisi l eseigemet de SES. b) Détermier la probabilité pour que ce cadidat ait choisi l eseigemet de spécialité lague vivate et ait réussi aux épreuves du baccalauréat. Page /

4 ) Quelle est la probabilité pour que ce cadidat ait choisi l eseigemet de spécialité lague vivate et ait échoué au baccalauréat? ) Ce cadidat a choisi l eseigemet de spécialité mathématiques. Quelle est la probabilité qu il ait pas obteu le baccalauréat? ) Motrer que le pourcetage de réussite au baccalauréat pour les cadidats de ES das cette académie est 7,6%. 6) O iterroge successivemet au hasard et de faço idépedate trois cadidats. a) Quelle est la probabilité qu au mois l u d etre eux soit reçu? b) Quelle est la probabilité que deux cadidats sur trois exactemet soiet reçus? Exercice 8. O utilise deux pièces de moaie : l ue pipée, de sorte que lorsqu o la lace, la probabilité d obteir pile soit/ ; l autre ormale dot la probabilité d obteir pile est / à chaque lacer. ) O pred ue pièce au hasard (chacue des deux pièces a ue probabilité / d être prise) a) Quelle est la probabilité d obteir pile? b) O a obteu pile : quelle est la probabilité d avoir utilisé la pièce pipée. c) Quelle est la probabilité d obteir au mois ue fois pile e faisat trois lacers avec la pièce choisie? ) Trois fois o choisit l ue des pièces au hasard qu o lace (chacue des deux pièces a doc à chaque fois ue probabilité / d être lacée) : détermier la probabilité d obteir au mois ue fois pile ) O lace les deux pièces esembles : quelle est la probabilité d obteir le même résultat pour les deux pièces? Exercice. O sélectioe les cadidats à u jeu télévisé e les faisat répodre à dix questios. Ils devrot choisir, pour chacue des questios, parmi quatre affirmatios, celle qui est exacte. U cadidat se présete et répod à toutes les questios au hasard. O appelle X la variable aléatoire désigat le ombre de réposes exactes doées par ce cadidat à l issue du questioaire. ) Quelle est la loi de probabilité de X? ) Calculer la probabilité pour qu il fourisse au mois 8 boes réposes, et soit aisi sélectioé. Exercice 0. Ue ure cotiet pièces équilibrées. Deux d'etre elles sot ormales : elles possèdet u côté «Pile» et u côté «Face». La troisième est truquée et possède deux côtés «Face». O pred ue pièce au hasard das l'ure et o effectue de maière idépedate des lacers successifs de cette pièce. O cosidère les évèemets suivats: B : la pièce prise est ormale. B : la pièce prise est truquée. P : o obtiet «Pile» au premier lacer. : o obtiet «Face» pour les premiers lacers. ) a) Quelle est la probabilité de l'évèemet B? b) Quelle est la probabilité de l'évèemet P sachat que B est réalisé? ) Calculer la probabilité de l'évéemet P B, puis de l'évèemet P B. E déduire la probabilité de l'évèemet P. ) Calculer la probabilité de l évèemet F B puis de l'évèemet E déduire la probabilité de l'évèemet. F F F B. Exercice. U sodage est effectué das u coservatoire de musique. 60 % des élèves pratiquet u istrumet à cordes (C). % des élèves pratiquet u istrumet à vet (V) 0 % des élèves pratiquet u istrumet à cordes et vet. ) O choisit u élève au hasard das le coservatoire. a) Quelle est la probabilité de l évéemet «Cet élève pratique au mois u des istrumets cosidérés» b) Quelle est la probabilité de l évéemet «Cet élève pratique u et u seul des istrumets cosidérés» ) O choisit au hasard u élève pratiquat u istrumet C. Quelle est la probabilité pour que cet élève pratique u istrumet V? ) Soit u etier supérieur ou égal à. O choisit au hasard élèves. O suppose que le ombre d élèves du coservatoire est suffisammet grad pour que la probabilité de recotrer u istrumetiste du type doé soit costate au cours du sodage. a) Quelle est la probabilité p qu au mois u des élèves choisis pratique u istrumet C? b) Détermier le plus petit etier tel que p 0, Page /

5 Déombremets et probabilités Exercice. Ue ure cotiet 0 bulletis idiscerables au toucher, de sortes : sot marqués «oui», sot marqués «o» et sot marqués «blac». U joueur tire simultaémet deux bulletis de l ure. Quelle est la probabilité qu il obtiee u tirage de deux bulletis de sortes différetes. Exercice. U sac cotiet jetos verts (umérotés de à ) et jetos rouges (umérotés de à ). ) O tire successivemet et au hasard jetos du sac, sas remettre le jeto tiré. Calculer les probabilités : a) De e tirer que jetos verts ; b) De e tirer aucu jeto vert c) De tirer au plus jetos verts ; d) De tirer exactemet jeto vert. ) O tire simultaémet et au hasard jetos du sac. Repredre alors les questios a), b), c) et d). Page /

6 PROBABILITES CORRECTION Exercice ) L évéemet A est «au mois u des deux élèves est u garço». ) L évéemet B est «La persoe est soit ue femme, soit u suisse». ) L évéemet C est «Luc e pred pas de viade ou e pred pas de glace». ) L évéemet D est «aucu billet est gagat». ) L évéemet E est «les trois billets sot gagats». Exercice ) A et B sot icompatibles car ue boule e peut être simultaémet blache et o blache. ) B et C e sot pas icompatibles car le tirage d ue boule oire les réalise simultaémet. ) L évéemet A est «tirer ue boule oire ou rouge». ) L évéemet B est «tirer ue boule blache ou rouge». Exercice ) A et B e sot pas cotraires car ue somme égale à les réalise simultaémet. ) B et C sot icompatibles car la somme e peut être simultaémet strictemet supérieure à (évéemet B) et strictemet iférieure à (évéemet C). ) L évéemet C est «La somme est supérieure ou égale à». ) A et C e sot pas icompatibles car ils sot simultaémet réalisés par ue somme supérieure ou égale à. Exercice ) O ote Ω l uivers des possibles, esemble des cartes du jeu. Aisi d Il y a équiprobabilité des tirages de cartes. Aisi Card ( A) 8 Card ( B) 6 ) p( A) =, p( B) Card Ω Card Ω ( B) 0 =, pc p A = car ue carte e peut être simultaémet rouge et pique, ( C) ( Ω) Card B 6 p( B C) =. Card 6 pa ( B) = pa + pb p( A B) = + 0=. 7 pa ( C) = pa + pc p( A C) = + =. 8 7 ) O cherche p(a C) = p( A C) = =. Car Ω =. ( Ω) Card C = Card 8, Remarque : o a p( A C) p( A C) =. Exercice ) A l aide d u arbre comme ci-cotre, Ω= PPP; PPF; PFP; PFF; FPP; FPF; FFP; FFF. O peut lister { } D où Card ( Ω ) = 8. Card ( A) ) Les tirages état équiprobables, o a p( A) = Card ( Ω ) 8 Efi, o remarque que B A doc 7 B = A = A = =. 8 8 = p p p = (seul le tirage PPP coviet). Page 6/

7 Exercice 6 Le tableau suivat permet de déombrer les différetes catégories : Cravate Pas de Cravate Total (évéemet C) (évéemet C) Yeux Bleus 0 8 (évéemet B) Yeux o bleus 70 6 (évéemet B) Total O ote Ω l uivers des possibles, esemble des 0 persoes. Aisi d ( Ω ) = 0 Il y a équiprobabilité des choix de persoes. Aisi Card ( C) 0 Card ( B C) 0 ) pc =, ) p( B C) =, Card Ω 0 Card Ω 0 ) p( B C) p( B) p( C) p( B C) = + = Card ( B C) p( B C) ). Card Ω = = = =. 0 0 ) p( B C) p( B C) p( B C) Car. (o pouvait aussi directemet écrire Exercice 7 Si o ote A l évéemet «la persoe a répodu oui à la première questio» et B l évéemet «la persoe a répodu p A =, p( B ) = 0, et p( A B) = 0,6. oui à la deuxième questio», l éocé ous fourit 0,6 p( A B) = p( A) + p( B) p( A B) = 0,6 + 0, 0, 6 = 0,7 ) O calcule. ) O calcule p( A B) p( A B) p( A B) = = = 0,7=0,. Exercice 8 Si o ote p 6 la probabilité d apparitio du chiffre 6, la somme des probabilités des évéemets élémetaires valat, o a p6 = ( p+ p + p + p + p) = 0,8 = 0,. L évéemet A «obteir u ombre pair» état { ;;6} Il e fallait surtout pas écrire p( A) A =, o a p( A) p p p6 0, 0, 0, 0, ( Ω) = + + = + + =. Card A = car il y a pas équiprobabilité des faces de dés. Card 6 Exercice Si o ote p la probabilité d apparitio du chiffre, les probabilités d apparitio des autres faces sot respectivemet égales à p, p, p, p,6 p, puisque proportioelles au uméro de chaque face. Puisque la somme des probabilités des évéemets élémetaires vaut, o a p + p+ p+ p+ p+ 6p=, doc p= p=. O e déduit doc : Face 6 Probabilité 6 Et aisi, l évéemet A «obteir u ombre pair» état A = { ;;6}, o a Il e fallait surtout pas écrire p( A) ( Ω) 6 p A = + + =. Card A = car il y a pas équiprobabilité des faces de dés. Card 6 Page 7/

8 Exercice 0 L arbre ous reseige sur le fait que «% des élèves du lycée sot e secode, et parmi ces élèves de secode, 80 % sot demi-pesioaires, etc». ) La somme des poids figurat sur les arêtes au départ de chaque «œud» doit être égale à (coefficiets multiplicateurs traduisat des pourcetages). O obtiet aisi l arbre : ) Les élèves de secode exteres représetet ue fractio de l effectif total égale à 0, 0, = 0,07, soit 7 %. Les exteres représetet doc ue fractio égale à 0, 0, + 0, 0, + 0, 0, + 0, 0, = 0,, soit %. ) Sur 000 élèves, 0 sot doc exteres. Les élèves de termiale exteres représetet 000 0, 0, = 0 élèves, 0 soit ue part égale à 00 % à % près.. 0 Exercice O ote T l évéemet «le cliet achète u téléviseur» et M l évéemet «le cliet achète u magétoscope». L éocé fourit 0,6 (doc = 0,= 0,8 T pt = (doc 0,6 0, p M, ce que l o peut traduire par l arbre de probabilités pt = = ), 0, p M = (doc 0, 0,6 T p M = = ), et p ( M ) = 0, T T ) E appliquat la formule de défiitio d ue probabilité coditioelle, das sa «versio multiplicative», pt ( M) pt ( M) = p( T M) = p( T) pt ( M) = 0,6 0, = 0, pt ) E appliquat la formule des probabilités totales, = ( ) + ( ) p M p T M p T M = p T p M + p T p M T = 0,6 0, + 0, 0, = 0, ) O demade p ( T) M T ( T) p( M) p M 0,6 0, = 0,7 0, ) Puisque p( M ) = 0,, o a 0, 0,68 p M = =. Puisque 0,7 O calcule de la même maière qu à la questio ), 8 p T = =. O peut doc «iverser» l arbre de probabilité : M 7 7 pm T =, o a pm ( T ) = 0,7= 0, p( M T) p T M p( M) 0, 6 0, 6 0,6, doc 0, 68 0, 68 7 Page 8/

9 Exercice Notos Ω l esemble des résultats possibles du jet de dé. O a doc Card ( Ω ) = 6. Notos u l évéemet «Le tirage s effectue das l ure u» et u l évéemet «Le tirage s effectue das l ure u». Notos B l évéemet «obteir ue boule blache» La répartitio des boules blaches et oires doées das l éocé ous fourit les probabilités : pu ( B ) = doc pu ( B ) =, aisi que p u B = et p u B = Efi, puisqu il y a équiprobabilité das les résultats du lacer de dé, pu ( ) et pu ( ) =. 6 O peut résumer cette situatio par l arbre de probabilités suivat : ) E appliquat la formule des probabilités totales, p B = p u B + p u B ( ) ( ) = p( u ) p ( B) + p( u ) p ( B) u u 7 = + = + = 6 ) O demade u p u. Puisque p B, o peut appliquer la formule de défiitio de la probabilité coditioelle de l évéemet coditioé par B : B 0 ( ) p( B) ( ) p( B) p B u p u B pb u = Exercice Notos V l évéemet «être vaccié» et M l évémeet «être malade» L éocé fourit pv = doc pm V p pm V = et M déduit pv = =. De plus = ( V ). Puisque p ( V) p ( V) p V =. Efi l éocé idique que pv M = doc V M p M =. M + =, o a) La formule des probabilités totales appliquée au système complet d évéemets { VV ; }, permet de calculer : = ( ) + ( ) = V + V p( M V) p( M) p M V p M V pv p M p V M p V M p V p M p V p M Puisque l équatio p M 6 p( M) = p( M ), o se retrouve avec p = + 6 p M = 8 = 8 d où l o tire : 8 8 p M = = 6 6 b) Du coup, o calcule p ( M) = p( M V ) = = 8 c) D après les calculs précédets, e moyee, idividu sur o vacciés tombe malade, cotre idividu sur vacciés. M Page /

10 Exercice O désige par R l évéemet «la boule tirée au er tirage est rouge», R l évéemet «la boule tirée au ème tirage est rouge», et aisi de suite avec les autres couleurs. Par équiprobabilité, o a p( R ) =, p( J ) = et pv ( ) = E cas de deuxième tirage, l ure e cotiet plus que 6 boules, dot ue rouge, deux jaues et trois vertes, ce qui permet d affirmer que pv ( R ) = doc pv ( R ) = = ) L arbre de probabilités (et les gais qui sot associés au différets évéemets) est doc ) a) X peut predre quatre valeurs distictes : -, -, +8, 0 (o ote X ( Ω ) = { ; ;8;0} O détermie les probabilités : 0 p( X = ) = p( J ) = p( X = ) = p( V R) = p( V) pv ( R ) = = p( X =+ 8) = p( V R) = p( V) pv ( R ) = = p( X = + 0) = p( R ) = Les résultats présetés das u tableau sot : x i i x i i= b) Par défiitio, E ( X) = x p( X = ) p( X = x i ) 7 ( ) p( X ) ( ) p( X ) 8 p( X 8) 0 p( X 0) = = + = + = + = 0 8 = = = ) Notos a le gai correspodat à l évéemet V R. 0 a 0 O a doc E( X) = + a + 0 = 7 7 E X = a = a= Il suffit alors de résoudre l équatio : Exercice O peut cosiger les résultats das le tableau suivat : 0 Dé vert 0 Dé Rouge ) Si o ote X la somme des poits obteus, o a doc X ( Ω ) = { ; 0;; ;}, avec x - 0 i = p( X x i ) = = 6 = 6 0 = 6 8 = 6 ) O défiit aisi la foctio de répartitio de X par : F x p( X x) 0 si x < si x < = si 0 x < 8 8 = = + + = si x < = si x < = si x Page 0/

11 Exercice 6 Après avoir complété le tableau des effectifs : Teis (T) Equitatio (E) Voile (V) Total Aglais (A) Allemad (D) 8 60 Total O choisit u élève au hasard et o ote O ote Ω l uivers des possibles, esemble des 0 élèves. Aisi Card ( A) Card ( Ω ) =. Il y a équiprobabilité das le choix des élèves. Aisi pour tout évéemet A, p( A) = Card Ω ) O calcule séparémet : p( D T) = p( T) pt ( D) = = et pt pd = = = = p D T p T p D, o peut coclure que les évéemets «étudier l allemad» et «pratiquer le teis» Puisque e sot pas idépedats ) O calcule séparémet : p( A V) = p( V) pv ( A) = et p( A) p( V) = = = p A V = p A p V, o peut coclure que les évéemets «étudier l aglais» et «pratiquer la voile» sot Puisque idépedats Exercice 7 Le début de l exercice est l archétype classique d u exercice de probabilités coditioelles. ) E utilisat les otatios de l éocé, ous avos p( M ) = 0,7, 0, p M R et pl ( R ) = 0,7 ) a) O calcule p( S) = ( p( M) + p( L) ) = ( 0,7 + 0, ) = 0,6 = 0,8 p( L R) = p( L) pl ( R) = 0, 0,7 = 0,8 0,8 ) O calcule p( L R) p( L) pl( R) ( pl( R) ) b) O calcule arrodi au millième ) O calcule pm ( R) calcule p L =, ( ) = 0,, p( S R) = 0, = = 0, = 0, 0, 7 = 0, , 06 arrodi au millième ( ) ( ) p M R p M R arrodi au millième. Puisque 0,7 p( M) 0,7 p( M R) 0, pm ( R ) = et doc pm ( R) = pm ( R) = = 6 0, p( M) 0, ) E appliquat la formule des probabilités totales, p R = p L R + p S R + p M R + +, d où la répose 0,8 0, 0, 0,76 0, p M = et p M R =, o arrodi à 0 6) O répète fois successivemet, et de maière idépedate, la même épreuve cosistat à choisir u élève qui peut avoir été reçu (issue R que ous appelleros SUCCES, de probabilité 0,76) ou qui peut avoir échoué (issue R que ous appelleros ECHEC, de probabilité -0,76=0,8). Le ombre de succès suit ue loi biomiale de paramètre et 0,76. Page /

12 O peut matérialiser cette situatio par u arbre : a) L évéemet cotraire de l évéemet «au mois u des trois cadidats est reçu» est l évéemet «les trois cadidats e sot pas reçus», de probabilité 0,8. L évéemet cosidéré a doc pour probabilité 0,8 0,77 arrodi au millième b) Pour calculer la probabilité que deux cadidats sur trois exactemet soiet reçus, soit o compte le ombre de chemis répodat à cette situatio sur l arbre (o e compte trois : RRR, RRR et RRR, chacu d eux représetat ue probabilité égale à 0,76 0,8 ), soit o applique la formule doat le ombre de succès das ue situatio biomiale, pour aboutir au calcul : ombre de répétitios ombre de succès probabilité d'u succès ombre probabilité d'u échec ombre d'échec de succès 0,76 0,8 = 0,76 0,8 0,7 arrodi au millième Exercice 8 Notos A l évéemet «le lacer s effectue avec la pièce truquée» et B l évéemet «le lacer s effectue avec la pièce équilibrée». L éocé ous fourit p( A) = p( B) =. ) (a) Notos P l évéemet «obteir Pile lors d u lacer». L éocé ous fourit pa ( P ) = doc pa ( P ) = = ; et pb ( P ) = doc pb ( P ) = =. Ceci peut se traduire par l arbre de probabilités La formule des probabilités totales appliqué au système complet { AB ; fourit : p( P) = p( A P) + p( B P) = p( A) pa( P) + p( B) pb( P) = + = 8 } p( A P) 8 (b) O demade p P A = = p( P) 8 8 (c) Notos P, P, P les probabilités d obteir Pile respectivemet aux tirages, et. O peut aisi dresser l arbre de probabilité : Raisoos avec l évéemet cotraire de «obteir au mois ue fois pile», qui est «obteir trois fois face». D après la formule des probabilités totales, ce derier évéemet a pour probabilité : p( F F F ) = p( A F F F ) + p( B F F F ) = p A p F F F + p B p F F F A B 7 = + = + = La probabilité d obteir au mois ue fois pile avec ue pièce choisie est doc égale à = 8 8 ) La situatio est cette fois ci différete de la questio ) (c) car o retire ue pièce au hasard avat chaque lacer. O répète aisi fois cosécutivemet et Page /

13 de maière idépedate, l épreuve de Beroulli décrite das la questio ) (a), qui admet deux issues : p( P ) = doc 8 p( P ) =. Le ombre de succès (obtetio de Pile) sur les trois répétitios suit doc ue loi biomiale de paramètre 8 p( P ) = et =. O raisoe ecore ue fois avec l évéemet cotraire de «obteir au mois ue fois pile», qui est 8 «obteir trois fois face», de probabilité trois lacers (et choix) est doc ( p( P) ) 87 = = =. La probabilité d obteir au mois ue fois pile sur les 8 ) Les résultats des deux pièces sot idépedats l u de l autre. Si o ote P A l évéemet «obteir Pile à l aide de la pièce truquée» et P B l évéemet «obteir Pile à l aide de la pièce équilibrée», l évéemet cherché aura doc ue probabilité égale à : p( PA PB) + p( FA FB) = p( PA) p( PB) + p( FA) p( FB) = + = Exercice ) O répète 0 fois successivemet, et de maière idépedate, la même épreuve cosistat à répodre à ue questio e choisissat au hasard et de maière équiprobable ue répose parmi les quatre proposées. Chaque épreuve a doc ue probabilité de réussite égale à p = 0, et ue probabilité échec égale à q= p= 0, = 0, 7. Le ombre de succès X parmi les 0 répétitios suit doc ue loi biomiale de paramètre 0 et 0,. ) O a aisi : p( X = 8) = 0, 0,7 = 0, 0,7, p( X = ) = 0, 0,7 = 0 0, 0,7 et efi p( X = 0) = 0, 0,7 = 0,. L évéemet cosidéré a doc pour probabilité la somme de ces trois deriers 0 ombres. Exercice 0 ) a) Les choix de pièces das l ure état équiprobables, p( B) ( Ω) Card B Card b) Si l évéemet B est réalisé, c est-à-dire si ue pièce «ormale» a été choisie, la probabilité d obteir «Pile» vaut, c est-à-dire p ( P ) = B ) O calcule p( P B) = p( B) pb ( P) = = Puisque p( B ) =, alors p( B ) = =. Si l évéemet B est réalisé, c est-à-dire si ue pièce «truquée» a été p P =. O choisie, la probabilité d obteir «Pile» est ulle, puisque la pièce truquée possède «deux «faces». Aisi 0 B = = B 0 = 0. e déduit p( P B) p( B) p ( P) E utilisat la formule des probabilités totales, pusique le système ( B, B ) est u système complet d évéemet, o = + = ) Si l évéemet B est réalisé, c est-à-dire si ue pièce «ormale» a été choisie, la probabilité d obteir «Face» au cours des premiers lacers suit ue loi biomiale de paramètres et, doc 0 pb F = =, et aisi obtiet p( P) p( P B) p( P B) p( F B) = Page /

14 Si l évéemet B est réalisé, c est-à-dire si ue pièce «truquée» a été choisie, la probabilité d obteir «Face» vaut à chaque lacer, doc la probabilité d obteir «Face» au cours des premiers lacers vaut, c est-à-dire p ( F ) = et aisi p( F B) = = E utilisat la formule des probabilités totales, puisque le système ( B, B ) est u système complet d évéemet, o = + = + = + obtiet p( F) p( F B) p( F B) Exercice L éocé ous fourit pc =, 0, et 0,6 pv = pc ( V) = 0, ) O calcule pc ( V) = pc + pv pc ( V) = 0,6 + 0, 0, = 0, (o aurait pu aussi raisoer avec les effectifs rameés à 00 élèves, coformémet au diagramme ci-cotre) ) a) O calcule pc ( V) pc ( V) = 0, 0, = 0,8 (o aurait pu aussi raisoer avec les effectifs rameés à 00 élèves, coformémet au diagramme ci-dessus) 0 b) L éocé (ou le diagramme) fourit pc ( V ) 60 6 ) O répète fois successivemet, et de maière idépedate, la même épreuve cosistat à choisir u élève qui peut pratiquer u istrumet C (SUCCES, de probabilité 0,6) ou e pas pratiquer u istrumet C (issue C que ous appelleros ECHEC, de probabilité -0,6=0,). Le ombre de succès suit ue loi biomiale de paramètre et 0,6. a) L évéemet cotraire de l évéemet «au mois u des élèves choisis pratique u istrumet C» est l évéemet «les élèves choisis e pratiquet pas u istrumet C» de probabilité 0,. Aisi p 0, = b) p 0, 0, 0, 0, 0,00 l ( 0,) ] [ 0, 0,00 car la foctio l est strictemet croissate sur 0; + l 0, l 0, 00 l 0,00 car l 0, <0 7, à 0 près Puisque est etier, o déduit doc 8 Exercice 0 0 L uivers est costitué de l esemble des combiaisos de élémets pris parmi 0, d où Car d ( Ω ) =. Notos A l évéemet «d obteir deux bulletis de sortes différetes». raisoemets s offret à ous : Card A. Il y a trois possibilités ( bulleti «oui» et bulleti «o», bulleti - Ou bie o décide de détermier «oui» et bulleti «blac», ou bulleti «o» et bulleti «blac») doc Card = ( A) Card A = =, et aisi p( A) = Card ( Ω) - Ou bie o raisoe avec l évéemet cotraire A qui est «obteir deux bulletis idetiques». Il y a trois possibilités (deux bulletis «oui», deux bulletis «o», deux buleltis «blac», doc Card A = + + = = p( A) = p( A) = = Les deux méthodes fourisset le même résultat! =, d où p( A) Page / Card A = Card ( Ω) B et doc

15 Exercice ) Tirages successifs sas remise de jetos parmi. Il y a A = 0 possibilités a) Notos A l évéemet «Tirer jetos verts». O a p( A) A A b) Notos B l évéemet «Ne tirer aucu jeto vert». O a p( B) c) Notos C l évéemet «Tirer au plus jetos verts» 7 ère méthode : p( C) = p( A) = p( A) = = ème méthode p C Tirer exactemet vert : - choix de la place du jeto vert Ne tirer aucu vert - choix d' vert et de rouges Tirer exactemet verts A + A A + A A 7 A d) Soit D l évéemet «Tirer exactemet jeto vert». p( D) ) Tirages simultaés de jetos parmi. Il y a C = 8 possibilités a) Notos A l évéemet «Tirer jetos verts». O a p( A) A A A A A C C b) Notos B l évéemet «Ne tirer aucu jeto vert». O a p( B) c) Notos C l évéemet «Tirer au plus jetos verts» 7 ère méthode : p( C) = p( A) = p( A) = = ème méthode p C Tirer exactemet vert : - choix de la place du jeto vert Ne tirer aucu vert - choix d' vert et de rouges Tirer exactemet verts C + C C + C C C 7 d) Soit D l évéemet «Tirer exactemet jeto vert». p( D) C C C C C Commetaire sur l exercice : Selo toute logique, o doit retrouver les mêmes résultats das les deux parties. E effet, tirer successivemet sas remise boules ou les tirer simultaémet reviet au même. Que l o traite u tirage comme u arragemet ou comme u sous-esemble, les questios a) et b) ous fourisset le même résultat si o a coservé l ordre jusqu au bout (umérateurs et déomiateurs des fractios) le même mode de comptage. E ce qui cocere la questio c), si o travaille avec des arragemets, o iduit aisi u ordre. Il e faut doc pas oublier de multiplier par, c est à dire de choisir d abord ue place pour le jeto vert. Ce problème e se pose pas avec des combiaisos. Coclusio : Il est plus facile de travailler avec des combiaisos. Cette derière remarque est valable car le type d évéemets étudié e fait pas iterveir d ordre. Page /

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI FEUILLE D EXERCICES 7 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI Exercice - Lacer de dés O lace deux dés à 6 faces équilibrés. Calculer la probabilité d obteir : u double ; ue somme des deux dés égale à 8 ; ue

Plus en détail

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

EXERCICES : DÉNOMBREMENT Chapitre 7 ECE 1 - Grad Nouméa - 015 EXERCICES : DÉNOMBREMENT LISTES / ARRANGEMENTS Exercice 1 : Le code ativol Pour so vélo, Toto possède u ativol a code. Le code est ue successio de trois chiffres compris

Plus en détail

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche Termiale S Exercices. Rappels et exercices de base 3.. QCM (P. Egel) 3.. QCM, Atilles 005 4. 3. QCM, Liba 009, 3 poits 4. 4. QCM, C. étragers 007. 5. QCM, Frace 007 5 6. 6. QCM, N. Calédoie 007 7. 7. QCM

Plus en détail

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1) Uiversités Paris 6 et Paris 7 M1 MEEF Aalyse (UE 3) 2013-2014 Chapitre 3 : Foctios d ue variable réelle (1) 1 Lagage topologique das R Défiitio 1 Soit a u poit de R. U esemble V R est u voisiage de a s

Plus en détail

Limites des Suites numériques

Limites des Suites numériques Chapitre 2 Limites des Suites umériques Termiale S Ce que dit le programme : CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Limite fiie ou ifiie d ue suite. Limites et comparaiso. Opératios sur les ites. Comportemet

Plus en détail

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X

Exo7. Déterminants. = 4(b + c)(c + a)(a + b). c + a c + b 2c Correction. b + a 2b b + c. Exercice 2 ** X a b c a X c b b c X a c b a X Exo7 Détermiats Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable T : pour

Plus en détail

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes.

Polynésie Septembre 2002 - Exercice On peut traiter la question 4 sans avoir traité les questions précédentes. Polyésie Septembre 2 - Exercice O peut traiter la questio 4 sas avoir traité les questios précédetes Pour u achat immobilier, lorsqu ue persoe emprute ue somme de 50 000 euros, remboursable par mesualités

Plus en détail

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ 02475 ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n = [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 1 juillet 14 Eocés 1 Nombres réels Ratioels et irratioels Exercice 1 [ 9 ] [correctio] Motrer que la somme d u ombre ratioel et d u ombre irratioel est u ombre irratioel.

Plus en détail

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions

Dénombrement. Introduction. 1 Cardinaux d'ensembles nis. ECE3 Lycée Carnot. 12 novembre 2010. 1.1 Quelques dénitions Déombremet ECE3 Lycée Carot 12 ovembre 2010 Itroductio La combiatoire, sciece du déombremet, sert comme so om l'idique à compter. Il e s'agit bie etedu pas de reveir au stade du CP et d'appredre à compter

Plus en détail

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire Séquece 5 La foctio logarithme épérie Objectifs de la séquece Itroduire ue ouvelle foctio : la foctio logarithme épérie. Coaître les propriétés de cette foctio : sa dérivée, ses variatios, sa courbe, sa

Plus en détail

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives

c. Calcul pour une évolution d une proportion entre deux années non consécutives Calcul des itervalles de cofiace our les EPCV 996-004 - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio e oit das la oulatio totale des méages - Cas d u ourcetage ou d ue évolutio das ue sous oulatio das les méages

Plus en détail

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3.

x +1 + ln. Donner la valeur exacte affichée par cet algorithme lorsque l utilisateur entre la valeur n =3. EXERCICE 3 (6 poits ) (Commu à tous les cadidats) Il est possible de traiter la partie C sas avoir traité la partie B Partie A O désige par f la foctio défiie sur l itervalle [, + [ par Détermier la limite

Plus en détail

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices

Dénombrement. Chapitre 1. 1.1 Enoncés des exercices Chapitre 1 Déombremet 1.1 Eocés des exercices Exercice 1 L acie système d immatriculatio fraçais était le suivat : chaque plaque avait 4 chiffres, suivis de 2 lettres, puis des 2 uméros du départemet.

Plus en détail

Les Nombres Parfaits.

Les Nombres Parfaits. Les Nombres Parfaits. Agathe CAGE, Matthieu CABAUSSEL, David LABROUSSE (2 de Lycée MONTAIGNE BORDEAUX) et Alexadre DEVERT, Pierre Damie DESSARPS (TS Lycée SUD MEDOC LETAILLAN MEDOC) La première partie

Plus en détail

Probabilités et statistique pour le CAPES

Probabilités et statistique pour le CAPES Probabilités et statistique pour le CAPES Béatrice de Tilière Frédérique Petit 2 3 jui 205. Uiversité Pierre et Marie Curie 2. Uiversité Pierre et Marie Curie 2 Table des matières Modélisatio de phéomèes

Plus en détail

1 Mesure et intégrale

1 Mesure et intégrale 1 Mesure et itégrale 1.1 Tribu boréliee et foctios mesurables Soit =[a, b] u itervalle (le cas où b = ou a = est pas exclu) et F ue famille de sous-esembles de. OditqueF est ue tribu sur si les coditios

Plus en détail

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES 1 ) POSITION DU PROBLÈME - VOCABULAIRE A ) DÉFINITION SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES O cosidère deux variables statistiques umériques x et y observées sur ue même populatio de idividus. O ote x 1

Plus en détail

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES

STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES STATISTIQUE : TESTS D HYPOTHESES Préparatio à l Agrégatio Bordeaux Aée 203-204 Jea-Jacques Ruch Table des Matières Chapitre I. Gééralités sur les tests 5. Itroductio 5 2. Pricipe des tests 6 2.a. Méthodologie

Plus en détail

Comportement d'une suite

Comportement d'une suite Comportemet d'ue suite I) Approche de "ses de variatio et de ite d'ue suite" : 7 Soit la suite ( ) telle que = 5 ( + ) 2 Représetos graphiquemet la suite das u pla mui d' u repère. Il suffit de placer

Plus en détail

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1

. (b) Si (u n ) est une suite géométrique de raison q, q 1, on obtient : N N, S N = 1 qn+1. n+1 1 S N = 1 1 Premières propriétés des ombres réels 2 Suites umériques 3 Suites mootoes : à faire 4 Séries umériques 4. Notio de série. Défiitio 4.. Soit (u ) ue suite de ombres réels ou complexes. Pour N N, o ote S

Plus en détail

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé :

Intégration et probabilités ENS Paris, 2012-2013. TD (20)13 Lois des grands nombres, théorème central limite. Corrigé : Itégratio et probabilités EN Paris, 202-203 TD 203 Lois des grads ombres, théorème cetral limite. Corrigé Lois des grads ombres Exercice. Calculer e cet leços Détermier les limites suivates : x +... +

Plus en détail

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4

UNIVERSITE MONTESQUIEU BORDEAUX IV. Année universitaire 2006-2007. Semestre 2. Prévisions Financières. Travaux Dirigés - Séances n 4 UNVERSTE MONTESQUEU BORDEAUX V Licece 3 ère aée Ecoomie - Gestio Aée uiversitaire 2006-2007 Semestre 2 Prévisios Fiacières Travaux Dirigés - Séaces 4 «Les Critères Complémetaires des Choix d vestissemet»

Plus en détail

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe

Consolidation. C r é e r un nouveau classeur. Créer un groupe de travail. Saisir des données dans un groupe Cosolidatio La société THEOS, qui commercialise des vis, exerce so activité das trois villes : Paris, Nacy et Nice. Le directeur de la société souhaite cosolider les résultats de ses vetes par ville das

Plus en détail

Statistique descriptive bidimensionnelle

Statistique descriptive bidimensionnelle 1 Statistique descriptive bidimesioelle Statistique descriptive bidimesioelle Résumé Liaisos etre variables quatitatives (corrélatio et uages de poits), qualitatives (cotigece, mosaïque) et de types différets

Plus en détail

20. Algorithmique & Mathématiques

20. Algorithmique & Mathématiques L'éditeur L'éditeur permet à l'utilisateur de saisir les liges de codes d'u programme ou de défiir des foctios. Remarque : O peut saisir directemet des istructios das la cosole Scilab, mais il est plus

Plus en détail

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES DEUXIEME PARTIE Deuième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES Chapitre. L assurace de capital différé Chapitre 2. Les opératios de retes Chapitre 3. Les assuraces décès Chapitre 4. Les assuraces

Plus en détail

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3...

capital en fin d'année 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1 + T) = C 0 r en posant r = 1 + T 2 C 0 r + C 0 r T = C 0 r (1 + T) = C 0 r 2 3 C 0 r 3... Applicatios des maths Algèbre fiacière 1. Itérêts composés O place u capital C 0 à u taux auel T a pedat aées. Quelle est la valeur fiale C de ce capital? aée capital e fi d'aée 1 C 0 + T C 0 = C 0 (1

Plus en détail

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe

14 Chapitre 14. Théorème du point fixe Chapitre 14 Chapitre 14. Théorème du poit fixe Si l o examie de plus près les méthodes de Lagrage et de Newto, étudiées au chapitre précédet, elles revieet das leur pricipe à remplacer la résolutio de

Plus en détail

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1

Exercice I ( non spé ) 1/ u 1 = 3 4. 2 3 u 2 4 + 3 9. 19 4 2/ Soit P la propriété : u n + 4. > 0 pour n 1. P est vraie au rang 1 car u 1 Bac blac TS Correctio Exercice I ( Spé ) / émotros par récurrece que 5x y = pour tout etier aturel 5x y = 5 8 = La propriété est doc vraie au rag = Supposos que la propriété est vraie jusqu au rag, o a

Plus en détail

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil.

LES ÉCLIPSES. Éclipser signifie «cacher». Vus depuis la Terre, deux corps célestes peuvent être éclipsés : la Lune et le Soleil. Qu appelle-t-o éclipse? Éclipser sigifie «cacher». Vus depuis la Terre, deu corps célestes peuvet être éclipsés : la Lue et le Soleil. LES ÉCLIPSES Pour qu il ait éclipse, les cetres de la Terre, de la

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Les etreprises ot souvet besoi de moyes de fiacemet à court terme : elles ot alors recours aux crédits bacaires (découverts bacaires

Plus en détail

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation

Chap. 6 : Les principaux crédits de trésorerie et leur comptabilisation 1 / 9 Chap. 6 : Les pricipaux crédits de trésorerie et leur comptabilisatio Le cycle d exploitatio des etreprises (achats stockage productio stockage vetes) peut etraîer des décalages de trésorerie plus

Plus en détail

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR.

55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. 55 - EXEMPLES D UTILISATION DU TABLEUR. CHANTAL MENINI 1. U pla possible Les exemples qui vot suivre sot des pistes possibles et e aucu cas ue présetatio exhaustive. De même je ai pas fait ue étude systématique

Plus en détail

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1

UV SQ 20. Automne 2006. Responsable d Rémy Garandel ( m.-el. remy.garandel@utbm.fr ) page 1 UV SQ 0 Probabilités Statistiques UV SQ 0 Autome 006 Resposable d Rémy Garadel ( m.-el. remy.garadel@utbm.fr ) page SQ-0 Probabilités - Statistiques Bibliographie: Titre Auteur(s) Editios Localisatio Niveau

Plus en détail

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe

La France, à l écoute des entreprises innovantes, propose le meilleur crédit d impôt recherche d Europe 1/5 Trois objectifs poursuivis par le gouveremet : > améliorer la compétitivité fiscale de la Frace > péreiser les activités de R&D > faire de la Frace u territoire attractif pour l iovatio Les icitatios

Plus en détail

Cours de Statistiques inférentielles

Cours de Statistiques inférentielles Licece 2-S4 SI-MASS Aée 2015 Cours de Statistiques iféretielles Pierre DUSART 2 Chapitre 1 Lois statistiques 1.1 Itroductio Nous allos voir que si ue variable aléatoire suit ue certaie loi, alors ses réalisatios

Plus en détail

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES 1. Défiitios L'itérêt est l'idemité que doe au propriétaire d'ue somme d'arget celui qui e a joui pedat u certai temps. Divers élémets itervieet das le calcul

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

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9

Convergences 2/2 - le théorème du point fixe - Page 1 sur 9 Au sommaire : Suites extraites Le théorème de Bolzao-Weierstrass La preuve du théorème de Bolzao-Weierstrass3 Foctio K-cotractate4 Le théorème du poit fixe5 La preuve du théorème du poit fixe6 Utilisatios

Plus en détail

Échantillonnage et estimation

Échantillonnage et estimation Stage «Nouveaux programmes de Termiale S» - Ho Chi Mih-Ville Novembre 202 Échatilloage et estimatio Partie C - Frédéric Barôme page Échatilloage et estimatio Partie C : Capacités et exercices-types. Rappelos

Plus en détail

Processus et martingales en temps continu

Processus et martingales en temps continu Chapitre 3 Processus et martigales e temps cotiu 1 Quelques rappels sur les martigales e temps discret (voir [4]) O cosidère u espace filtré (Ω, F, (F ) 0, IP). O ote F = 0 F. Défiitio 1.1 Ue suite de

Plus en détail

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009

II LES PROPRIETES DES ESTIMATEURS MCO 1. Rappel : M1 LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 2009 M LA REGRESSION : HYPOTHESES ET TESTS Avril 009 I LES HYPOTHESES DE LA MCO. Hypothèses sur la variable explicative a. est o stochastique. b. a des valeurs xes das les différets échatillos. c. Quad ted

Plus en détail

MUTUELLE D&O MUTUELLE D&O. Copilote de votre santé. AGECFA-Voyageurs CARCEPT CARCEPT-Prévoyance CRC CRIS CRPB-AFB

MUTUELLE D&O MUTUELLE D&O. Copilote de votre santé. AGECFA-Voyageurs CARCEPT CARCEPT-Prévoyance CRC CRIS CRPB-AFB MUTUELLE D&O MUTUELLE D&O Copilote de votre saté AGECFA-Voyageurs CARCEPT CARCEPT-Prévoyace CRC CRIS CRPB-AFB DOMISSIMO-Assuraces DOMISSIMO-Services FONGECFA-Trasport IPRIAC MUTUELLE D&O OREPA-Prévoyace

Plus en détail

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé

Baccalauréat S Asie 19 juin 2014 Corrigé Bcclurét S Asie 9 jui 24 Corrigé A. P. M. E. P. Exercice Commu à tous les cdidts 4 poits Questio - c. O peut élimier rpidemet les réposes. et d. cr les vecteurs directeurs des droites proposées e sot ps

Plus en détail

Exercices de mathématiques

Exercices de mathématiques MP MP* Thierry DugarDi Marc rezzouk Exercices de mathématiques Cetrale-Supélec, Mies-Pots, École Polytechique et ENS Coceptio et créatio de couverture : Atelier 3+ Duod, 205 5 rue Laromiguière, 75005 Paris

Plus en détail

Séries réelles ou complexes

Séries réelles ou complexes 6 Séries réelles ou complexes Comme pour le chapitre 3, les suites cosidérées sot a priori complexes et les résultats classiques sur les foctios cotiues ou dérivables d ue variable réelle sot supposés

Plus en détail

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 )

TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) RAIRO Operatios Research RAIRO Oper. Res. 34 (2000) 99-129 TRANSFERT DE CHARGE DANS UN RÉSEAU DE PROCESSEURS TOTALEMENT CONNECTÉS (*) par Maryse BÉGUIN ( 1 ) Commuiqué par Berard LEMAIRE Résumé. L étude

Plus en détail

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES 2. Séries etières Défiitio 2.. O appelle série etière toute série de foctios ( ) f dot le terme gééral est de la forme f ()=a, où (a ) désige ue suite réelle ou complee et R.

Plus en détail

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.

Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES. 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2. Chapitre 2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE OU A PROBABILITES EGALES PLAN DU CHAPITRE 2 2.1 DEFINITIONS 2.2 SONDAGE ALEATOIRE SIMPLE SANS REMISE (PESR) 2.2.1 Pla de sodage 2.2.2 Probabilités d iclusio 2.3 SONDAGE

Plus en détail

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction

Chapitre 3 : Transistor bipolaire à jonction Chapitre 3 : Trasistor bipolaire à joctio ELEN075 : Electroique Aalogique ELEN075 : Electroique Aalogique / Trasistor bipolaire U aperçu du chapitre 1. Itroductio 2. Trasistor p e mode actif ormal 3. Courats

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Exo7 Topologie Exercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Exercice **

Plus en détail

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3

Groupe orthogonal d'un espace vectoriel euclidien de dimension 2, de dimension 3 1 Groupe orthogoal d'u espace vectoriel euclidie de dimesio, de dimesio Voir le chapitre 19 pour l'étude des espaces euclidies et des isométries. État doé u espace euclidie E de dimesio 1, o rappelle que

Plus en détail

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable

* très facile ** facile *** difficulté moyenne **** difficile ***** très difficile I : Incontournable Eo7 Séries etières Eercices de Jea-Louis Rouget Retrouver aussi cette fiche sur wwwmaths-fracefr * très facile ** facile *** difficulté moyee **** difficile ***** très difficile I : Icotourable Eercice

Plus en détail

Gérer les applications

Gérer les applications Gérer les applicatios E parcourat les rayos du Widows Phoe Store, vous serez e mesure de compléter les services de base de votre smartphoe à travers plus de 10 000 applicatios. Gratuites ou payates, ces

Plus en détail

Module 3 : Inversion de matrices

Module 3 : Inversion de matrices Math Stat Module : Iversio de matrices M Module : Iversio de matrices Uité. Défiitio O e défiira l iverse d ue matrice que si est carrée. O appelle iverse de la matrice carrée toute matrice B telle que

Plus en détail

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT?

Etude Spéciale SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? Etude Spéciale o. 7 Javier 2003 SCORING : UN GRAND PAS EN AVANT POUR LE MICROCRÉDIT? MARK SCHNEIDER Le CGAP vous ivite à lui faire part de vos commetaires, de vos rapports et de toute demade d evoid autres

Plus en détail

RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée

RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée RECHERCHE DE CLIENTS simplifiée Nous ous occupos d accroître votre clietèle avec le compte Avatage d etreprise Pour trouver des cliets potetiels grâce à u simple compte bacaire Vous cherchez des idées

Plus en détail

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME

Université Victor Segalen Bordeaux 2 Institut de Santé Publique, d Épidémiologie et de Développement (ISPED) Campus Numérique SEME Uiversité Victor Segale Bordeaux Istitut de Saté Publique, d Épidémiologie et de Développemet (ISPED) Campus Numérique SEME MODULE Pricipaux outils e statistique Versio du 8 août 008 Écrit par : Relu par

Plus en détail

Etude de la fonction ζ de Riemann

Etude de la fonction ζ de Riemann Etude de la foctio ζ de Riema ) Défiitio Pour x réel doé, la série de terme gééral,, coverge si et seulemet si x >. x La foctio zeta de Riema est la foctio défiie sur ], [ par : ( x > ), = x. Remarque.

Plus en détail

Comment les Canadiens classent-ils leur système de soins de santé?

Comment les Canadiens classent-ils leur système de soins de santé? Novembre Les sois de saté au Caada, c est capital bulleti o 4 Commet les Caadies classet-ils leur système de sois de saté? Résultats du sodage iteratioal du Fods du Commowealth sur les politiques de saté

Plus en détail

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers)

Chap. 5 : Les intérêts (Les calculs financiers) Chap. 5 : Les itérêts (Les calculs fiaciers) Das u cotrat de prêt, le prêteur met à la dispositio de l empruteur, à u taux d itérêt doé, ue somme d arget (le capital) qu il devra rembourser à ue certaie

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

RESOLUTION PAR LA METHODE DE NORTON, MILLMAN ET KENNELY

RESOLUTION PAR LA METHODE DE NORTON, MILLMAN ET KENNELY LO 4 : SOLUTO P L MTHO OTO, MLLM T KLY SOLUTO P L MTHO OTO, MLLM T KLY MTHO OTO. toductio Le théoème de oto va ous pemette de éduie u cicuit complexe e gééateu de couat éel. e gééateu possède ue souce

Plus en détail

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot

Examen final pour Conseiller financier / conseillère financière avec brevet fédéral. Recueil de formules. Auteur: Iwan Brot Exame fial pour Coseiller fiacier / coseillère fiacière avec brevet fédéral Recueil de formules Auteur: Iwa Brot Ce recueil de formules sera mis à dispositio des cadidats, si écessaire. Etat au 1er mars

Plus en détail

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble.

Le marché du café peut être segmenté en fonction de deux modes de production principaux : la torréfaction et la fabrication de café soluble. II LE MARCHE DU CAFE 1 L attractivité La segmetatio selo le mode de productio Le marché du café peut être segmeté e foctio de deux modes de productio pricipaux : la torréfactio et la fabricatio de café

Plus en détail

Initiation à l analyse factorielle des correspondances

Initiation à l analyse factorielle des correspondances Fiche TD avec le logiciel : tdr620b Iitiatio à l aalyse factorielle des correspodaces A.B. Dufour & M. Royer & J.R. Lobry Das cette fiche, o étudie l Aalyse Factorielle des Correspodaces. Cette techique

Plus en détail

Logiciel de synchronisation de flotte de baladeurs MP3 / MP4 ou tablettes Androïd

Logiciel de synchronisation de flotte de baladeurs MP3 / MP4 ou tablettes Androïd easylab Le logiciel de gestio de fichiers pour baladeurs et tablettes Visualisatio simplifiée de la flotte Gestio des baladeurs par idividus / classes / groupes / activités Activatio des foctios par simple

Plus en détail

Suites et séries de fonctions

Suites et séries de fonctions [http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 3 avril 5 Eocés Suites et séries de foctios Propriétés de la limite d ue suite de foctios Eercice [ 868 ] [correctio] Etablir que la limite simple d ue suite de

Plus en détail

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool

Formation d un ester à partir d un acide et d un alcool CHAPITRE 10 RÉACTINS D ESTÉRIFICATIN ET D HYDRLYSE 1 Formatio d u ester à partir d u acide et d u alcool 1. Nomeclature Acide : R C H Alcool : R H Groupe caractéristique ester : C Formule géérale d u ester

Plus en détail

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1

Statistiques appliquées à la gestion Cours d analyse de donnés Master 1 Aalyse des doées Statistiques appliquées à la gestio Cours d aalyse de doés Master F. SEYTE : Maître de coféreces HDR e scieces écoomiques Uiversité de Motpellier I M. TERRAZA : Professeur de scieces écoomiques

Plus en détail

Solutions particulières d une équation différentielle...

Solutions particulières d une équation différentielle... Solutios particulières d ue équatio différetielle......du premier ordre à coefficiets costats O cherche ue solutio particulière de y + ay = f, où a est ue costate réelle et f ue foctio, appelée le secod

Plus en détail

COMMENT ÇA MARCHE GUIDE DE L ENSEIGNANT 9 E ANNÉE

COMMENT ÇA MARCHE GUIDE DE L ENSEIGNANT 9 E ANNÉE GUIDE DE L ENSEIGNANT 9 E ANNÉE TROUSSE PÉDAGOGIQUE 9 E ANNÉE Le préset Guide de l eseigat, qui accompage la trousse pédagogique COMMENT ÇA MARCHE : PRODUCTION D ÉLECTRICITÉ 9 e aée a été coçu à l itetio

Plus en détail

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce

UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce UNIVERSITÉ DE SFAX École Supérieure de Commerce Aée Uiversitaire 2003 / 2004 Auditoire : Troisième Aée Études Supérieures Commerciales & Scieces Comptables DÉCISIONS FINANCIÈRES Note de cours N 3 Première

Plus en détail

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison

La tarification hospitalière : de l enveloppe globale à la concurrence par comparaison ANNALES D ÉCONOMIE ET DE STATISTIQUE. N 58 2000 La tarificatio hospitalière : de l eveloppe globale à la cocurrece par comparaiso Michel MOUGEOT * RÉSUMÉ. Cet article cosidère différetes politiques de

Plus en détail

Les algorithmes de tri

Les algorithmes de tri CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS PARIS MEMOIRE POUR L'EXAMEN PROBATOIRE e INFORMATIQUE par Nicolas HERVE Les algorithmes de tri Souteu le mai JURY PRESIDENTE : Mme COSTA Sommaire Itroductio....

Plus en détail

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE

Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE Cours 5 : ESTIMATION PONCTUELLE A- Gééralités B- Précisio d u estimateur C- Exhaustivité D- iformatio E-estimateur sas biais de variace miimale, estimateur efficace F- Quelques méthode s d estimatio A-

Plus en détail

S-PENSION. Constituez-vous un capital retraite complémentaire pour demain tout en bénéficiant d avantages fiscaux dès aujourd hui.

S-PENSION. Constituez-vous un capital retraite complémentaire pour demain tout en bénéficiant d avantages fiscaux dès aujourd hui. S-PENSION Costituez-vous u capital retraite complémetaire pour demai tout e bééficiat d avatages fiscaux dès aujourd hui. Sommaire 1. Il est temps de predre l iitiative 4 2. Profitez dès aujourd hui des

Plus en détail

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières

Des résultats d irrationalité pour deux fonctions particulières Collect. Math. 5, 00, 0 c 00 Uiversitat de Barceloa Des résultats d irratioalité pour deux foctios particulières Richard Choulet 7, Rue du 4 Août, 40 Aveay, Frace E-mail: richardchoulet@waadoo.fr Received

Plus en détail

Probabilités (méthodes et objectifs)

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

Plus en détail

Un accès direct à vos comptes 24h/24 VOTRE NUMÉRO CLIENT. www.bnpparibas.net. Centre de Relations Clients 0 820 820 001 (0,12 /min)

Un accès direct à vos comptes 24h/24 VOTRE NUMÉRO CLIENT. www.bnpparibas.net. Centre de Relations Clients 0 820 820 001 (0,12 /min) * selo coditios cotractuelles e vigueur. U accès direct à vos comptes 24h/24 VOTRE NUMÉRO CLIENT + VOTRE CODE SECRET * : www.bpparibas.et Cetre de Relatios Cliets 0 820 820 001 (0,12 /mi) Appli Mes Comptes

Plus en détail

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet : http://www.lesphinxdeveloppement.fr/club/index.html

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet : http://www.lesphinxdeveloppement.fr/club/index.html Equêtes, Sodages Aalyse de doées Le Sphix! Iteret : http://www.lesphixdeveloppemet.fr/club/idex.html Lagarde J. Aalyse statistique de doées, Duod. Réaliser vos equêtes Questioaire Traitemets et aalyses

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

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015

Université de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème année. Scoring. Marie Chavent http://www.math.u-bordeaux.fr/ machaven/ 2014-2015 Uiversité de Bordeaux - Master MIMSE - 2ème aée Scorig Marie Chavet http://www.math.u-bordeaux.fr/ machave/ 2014-2015 1 Itroductio L idée géérale est d affecter ue ote (u score) global à u idividu à partir

Plus en détail

Faites prospérer vos affaires grâce aux solutions d épargne et de gestion des dettes

Faites prospérer vos affaires grâce aux solutions d épargne et de gestion des dettes Faites prospérer vos affaires grâce aux solutios d éparge et de gestio des dettes Quelques excelletes raisos d offrir des produits bacaires et de fiducie à vos cliets Vous avez la compétece écessaire pour

Plus en détail

Opérations bancaires avec l étranger *

Opérations bancaires avec l étranger * Opératios bacaires avec l étrager * Coditios bacaires au 1 er juillet 2011 Etreprises et orgaismes d itérêt gééral Opératios à destiatio de l étrager Viremets émis vers l étrager : viremet e euros iférieur

Plus en détail

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant

Compte Sélect Banque Manuvie Guide du débutant GUIDE DU DÉBUTANT Compte Sélect Baque Mauvie Guide du débutat Besoi d aide? Preez quelques miutes pour lire attetivemet votre Guide du cliet. Le préset Guide du débutat vous facilitera l utilisatio de

Plus en détail

Principes et Méthodes Statistiques

Principes et Méthodes Statistiques Esimag - 2ème aée 0 1 2 3 4 5 6 7 0 5 10 15 x y Pricipes et Méthodes Statistiques Notes de cours Olivier Gaudoi 2 Table des matières 1 Itroductio 7 1.1 Défiitio et domaies d applicatio de la statistique............

Plus en détail

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS

PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS J. L. NICOLAS PROBLEMES DIOPTIMISATION EN NOMBRES ENTIERS ET APPROXIMATIONS DIOPHANTIENNES J. L. NICOLAS Cet article expose sup 3 e quelques iter'f~reces etre les pr'obl~res dloptimisatio e hombres etiers et la th~or-ie

Plus en détail

Une action! Un message!

Une action! Un message! Ue actio! U message! Cotact Master est u service exclusif de relaces automatiques de vos actes vers vos cliets, par SMS, messages vocaux, e-mails, courrier... Il se décleche lorsque vous réalisez ue actio

Plus en détail

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique

Régulation analogique industrielle ESTF- G.Thermique Chapitre 5 Stabilité, Rapidité, Précisio et Réglage Stabilité. Défiitio Coditio de stabilité. Critères de stabilité.. Critères algébriques.. Critère graphique ou de revers das le pla de Nyquist Rapidité

Plus en détail

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances

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

Plus en détail

GUIDE METHODOLOGIQUE INDUSTRIES, OUVREZ VOS PORTES

GUIDE METHODOLOGIQUE INDUSTRIES, OUVREZ VOS PORTES GUIDE METHODOLOGIQUE INDUSTRIES, OUVREZ VOS PORTES SOMMAIRE Les visites d etreprises : pourquoi ouvrir ses portes?.... 8 1.1 Des motivatios variées pour les etreprises... 8 1.2 Les freis à l ouverture

Plus en détail

4 Approximation des fonctions

4 Approximation des fonctions 4 Approximatio des foctios Ue foctio f arbitraire défiie sur u itervalle I et à valeur das IR peut être représetée par so graphe, ou de maière équivalete par la doée de l esemble de ses valeurs f(t) pour

Plus en détail

Augmentation de la demande du produit «P» Prévision d accroître la capacité de production (nécessité d investir) Investissement

Augmentation de la demande du produit «P» Prévision d accroître la capacité de production (nécessité d investir) Investissement Augmetatio de la demade du produit «P» Prévisio d accroître la capacité de productio (écessité d ivestir) Ivestissemet Etude de retabilité du produit «P» Jugemet de l opportuité et de la retabilité du

Plus en détail

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions.

3.1 Différences entre ESX 3.5 et ESXi 3.5 au niveau du réseau. Solution Cette section récapitule les différences entre les deux versions. 3 Réseau Le réseau costitue u aspect essetiel d u eviroemet virtuel ESX. Il est doc importat de compredre la techologie, y compris ses différets composats et leur coopératio. Das ce chapitre, ous étudios

Plus en détail

La maladie rénale chronique

La maladie rénale chronique La maladie réale chroique Qu est-ce que cela veut dire pour moi? Natioal Kidey Disease Educatio Program La maladie réale chroique: l essetiel Vous avez été iformé(e) que vous êtes atteit(e) de la maladie

Plus en détail

Les solutions mi-hypothécaires, mi-bancaires de Manuvie. Guide du conseiller

Les solutions mi-hypothécaires, mi-bancaires de Manuvie. Guide du conseiller Les solutios mi-hypothécaires, mi-bacaires de Mauvie Guide du coseiller 1 2 Table des matières Itroductio... 5 La Baque Mauvie...5 Le compte Mauvie U...5 Le compte Sélect Baque Mauvie...5 1. Les solutios

Plus en détail

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT

POLITIQUE ECONOMIQUE ET DEVELOPPEMENT POLTQU ONOMQU T DVLOPPMNT TRUTUR DU MAR NATONAL DU AF-AAO T PR AU PRODUTUR MALAN Beïla Beoit osultat PD N 06/008 ellule d Aalyse de Politiques coomiques du R Aée de pulicatio : Avril 009 Résumé e papier

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

TARIFS BANCAIRES. Opérations bancaires avec l étranger Extrait des conditions bancaires au 1 er juillet 2014. Opérations à destination de l étranger

TARIFS BANCAIRES. Opérations bancaires avec l étranger Extrait des conditions bancaires au 1 er juillet 2014. Opérations à destination de l étranger Opératios bacaires avec l étrager Extrait des coditios bacaires au 1 er juillet Opératios à destiatio de l étrager Viremets émis vers l étrager : Frais d émissio de viremets e euros (3) vers l Espace écoomique

Plus en détail