Cours de terminale S Probabilités : lois à densité
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- Sophie Généreux
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1 Cours de terminale S Probabilités : lois à densité V. B. et S. B. Lycée des EK
2 Considérons une variable aléatoire susceptible de prendre n importe quelle valeur réelle appartenant à un intervalle donné. Cet intervalle peut être [0; 1] ou R par exemple. Une telle variable aléatoire est dite continue.
3 Considérons une variable aléatoire susceptible de prendre n importe quelle valeur réelle appartenant à un intervalle donné. Cet intervalle peut être [0; 1] ou R par exemple. Une telle variable aléatoire est dite continue. La durée de vie d une ampoule électrique est un exemple de variable aléatoire continue. Dans ce cas, les valeurs prises sont dans l intervalle [0; + [.
4 Considérons une variable aléatoire susceptible de prendre n importe quelle valeur réelle appartenant à un intervalle donné. Cet intervalle peut être [0; 1] ou R par exemple. Une telle variable aléatoire est dite continue. La durée de vie d une ampoule électrique est un exemple de variable aléatoire continue. Dans ce cas, les valeurs prises sont dans l intervalle [0; + [. L ensemble des valeurs étant infini, la probabilité d obtenir exactement une valeur particulière est nulle en général. On cherchera donc plutôt à déterminer des probabilités du type P(X I), où I est un intervalle, par exemple P(a X b).
5 Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle [a; b]. Si X prend toutes les valeurs de [a; b], on dit que X est
6 Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle [a; b]. Si X prend toutes les valeurs de [a; b], on dit que X est continue.
7 Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle [a; b]. Si X prend toutes les valeurs de [a; b], on dit que X est continue. Dans ce cas, la densité de probabilité de la variable aléatoire X est
8 Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle [a; b]. Si X prend toutes les valeurs de [a; b], on dit que X est continue. Dans ce cas, la densité de probabilité de la variable aléatoire X est une fonction f positive, continue sauf éventuellement en un nombre fini de points et telle que : b a f (x)dx = 1
9 Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle [a; b]. Si X prend toutes les valeurs de [a; b], on dit que X est continue. Dans ce cas, la densité de probabilité de la variable aléatoire X est une fonction f positive, continue sauf éventuellement en un nombre fini de points et telle que : b a f (x)dx = 1
10 Le produit f (x)dx joue, pour une variable aléatoire continue, le même rôle que la probabilité P(x) pour une variable aléatoire discrète. La "somme des probabilités" est ici représentée par b a f (x)dx et vaut 1.
11 Propriétés Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle I = [a; b], de densité f et J un intervalle inclus dans I, par exemple J = [u; v].
12 Propriétés Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle I = [a; b], de densité f et J un intervalle inclus dans I, par exemple J = [u; v]. La probabilité de l événement {X J}, est
13 Propriétés Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle I = [a; b], de densité f et J un intervalle inclus dans I, par exemple J = [u; v]. La probabilité de l événement {X J}, est l aire du domaine défini par x J et 0 y f (x).
14 Propriétés Soit X une variable aléatoire à valeurs dans un intervalle I = [a; b], de densité f et J un intervalle inclus dans I, par exemple J = [u; v]. La probabilité de l événement {X J}, est l aire du domaine défini par x J et 0 y f (x).
15 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) =
16 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f.
17 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) =...
18 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0.
19 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0. On peut remplacer des inégalités larges par des inégalités strictes :
20 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0. On peut remplacer des inégalités larges par des inégalités strictes : P(u X v) = P(u < X v) = P(u X < v) = P(u < X < v).
21 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0. On peut remplacer des inégalités larges par des inégalités strictes : P(u X v) = P(u < X v) = P(u X < v) = P(u < X < v). L événement (X > u) est l événement contraire de l événement (X u), d où :
22 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0. On peut remplacer des inégalités larges par des inégalités strictes : P(u X v) = P(u < X v) = P(u X < v) = P(u < X < v). L événement (X > u) est l événement contraire de l événement (X u), d où : P(X > u) = 1 P(X u).
23 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0. On peut remplacer des inégalités larges par des inégalités strictes : P(u X v) = P(u < X v) = P(u X < v) = P(u < X < v). L événement (X > u) est l événement contraire de l événement (X u), d où : P(X > u) = 1 P(X u). P(u X v) =
24 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0. On peut remplacer des inégalités larges par des inégalités strictes : P(u X v) = P(u < X v) = P(u X < v) = P(u < X < v). L événement (X > u) est l événement contraire de l événement (X u), d où : P(X > u) = 1 P(X u). P(u X v) =P(X v) P(X < u).
25 Si f est continue sur [u; v], alors P(u X v) = v u f (x)dx = F(v) F(u) où F est une primitive de f. En particulier, P(X = u) = P(X = v) = 0. On peut remplacer des inégalités larges par des inégalités strictes : P(u X v) = P(u < X v) = P(u X < v) = P(u < X < v). L événement (X > u) est l événement contraire de l événement (X u), d où : P(X > u) = 1 P(X u). P(u X v) =P(X v) P(X < u).
26 Exemple Supposons qu on choisisse au hasard un point sur un segment de longueur 3. La probabilité que ce point se trouve dans un intervalle donné de ce segment est proportionnelle à l amplitude de l intervalle. Le choix d un tel point est équivalent au choix d un nombre quelconque dans l intervalle [0; 3]. Soit f la fonction définie par : f (x) = 1 3 si 0 x 3.
27 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et 3 0 f (x)dx = 1.
28 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = f (x)dx = 1.
29 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = 2 1 f (x)dx 3 0 f (x)dx = 1.
30 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = 2 1 f (x)dx= f (x)dx = 1.
31 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = 2 1 f (x)dx= 1/3 3 0 f (x)dx = 1.
32 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = 2 1 f (x)dx= 1/3 P(X 2) = f (x)dx = 1.
33 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = f (x)dx f (x)dx= 1/3 3 0 f (x)dx = 1.
34 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= f (x)dx = 1.
35 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 3 0 f (x)dx = 1.
36 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 P(X < 1) = f (x)dx = 1.
37 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx 3 0 f (x)dx = 1.
38 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx= f (x)dx = 1.
39 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx= 1/3 3 0 f (x)dx = 1.
40 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx= 1/3 P(X = 1) = f (x)dx = 1.
41 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = P(X = 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx= 1/3 f (x)dx 3 0 f (x)dx = 1.
42 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = P(X = 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx= 1/3 f (x)dx= f (x)dx = 1.
43 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = P(X = 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx= 1/3 f (x)dx= f (x)dx = 1.
44 La fonction f est continue, positive, sur [0; 3] et P(1 X 2) = P(X 2) = P(X < 1) = P(X = 1) = f (x)dx= 1/3 f (x)dx= 2/3 f (x)dx= 1/3 f (x)dx= f (x)dx = 1. On dit que la variable aléatoire qui a pour densité de probabilité f, suit la loi uniforme sur [0; 3].
45 Une variable aléatoire suit une loi uniforme sur [a; b] si sa densité de probabilité f est définie par
46 Une variable aléatoire suit une loi uniforme sur [a; b] si sa densité de probabilité f est définie par f (x) = 1 b a pour a x b
47 Une variable aléatoire suit une loi uniforme sur [a; b] si sa densité de probabilité f est définie par f (x) = 1 b a pour a x b
48 Propriété P(u X v) = =
49 Propriété P(u X v) = v u 1 b a dx = v u b a
50 Propriété P(u X v) = v u 1 b a dx = v u b a
51 Propriété P(u X v) = v u 1 b a dx = v u b a Cette probabilité est proportionnelle à la longueur du segment [u; v]. La loi uniforme correspond en probabilités discrètes à un tirage équiprobable dans un ensemble fini.
52 Espérance Pour une variable aléatoire discrète l espérance est la somme des produits x i P(X = x i ). Pour une variable aléatoire continue à valeur dans [a; b], nous définissons de manière analogue l espérance par :
53 Espérance Pour une variable aléatoire discrète l espérance est la somme des produits x i P(X = x i ). Pour une variable aléatoire continue à valeur dans [a; b], nous définissons de manière analogue l espérance par : E(X) = b a xf (x)dx
54 Espérance Pour une variable aléatoire discrète l espérance est la somme des produits x i P(X = x i ). Pour une variable aléatoire continue à valeur dans [a; b], nous définissons de manière analogue l espérance par : E(X) = b a xf (x)dx Les propriétés de l espérance dans le cadre des variables aléatoires discrètes sont conservées ici. Dans l exemple 1.1.3, on a E(X) = 3 0 xf (x)dx = =...
55 Espérance Pour une variable aléatoire discrète l espérance est la somme des produits x i P(X = x i ). Pour une variable aléatoire continue à valeur dans [a; b], nous définissons de manière analogue l espérance par : E(X) = b a xf (x)dx Les propriétés de l espérance dans le cadre des variables aléatoires discrètes sont conservées ici. Dans l exemple 1.1.3, on a E(X) = x xf (x)dx = 0 3 dx = 3 2.
56 Espérance Pour une variable aléatoire discrète l espérance est la somme des produits x i P(X = x i ). Pour une variable aléatoire continue à valeur dans [a; b], nous définissons de manière analogue l espérance par : E(X) = b a xf (x)dx Les propriétés de l espérance dans le cadre des variables aléatoires discrètes sont conservées ici. 3 3 x Dans l exemple 1.1.3, on a E(X) = xf (x)dx = dx = 3 2. Ceci correspond au point milieu de l intervalle [0; 3].
57 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) =
58 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a),
59 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x b a dx =
60 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x dx = G(b) G(a) = b a
61 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x dx = G(b) G(a) = b a
62 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x b a dx = G(b) G(a) = b 2 2(b a) a 2 2(b a)
63 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x b a dx = G(b) G(a) = b 2 2(b a) a 2 2(b a) =
64 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x b a dx = G(b) G(a) = b 2 2(b a) a 2 2(b a) = b2 a 2 2(b a) =
65 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x b a dx = G(b) G(a) = b 2 2(b a) a 2 2(b a) = b2 a 2 2(b a) =......
66 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x b a dx = G(b) G(a) = b 2 2(b a) a 2 2(b a) = b2 a 2 2(b a) = a + b 2
67 Dans le cas général d une loi uniforme, si g(x) = xf (x) = x b a alors une primitive G de g est définie par G(x) = x 2 2(b a), d où : E(X) = b a x b a dx = G(b) G(a) = b 2 2(b a) a 2 2(b a) = b2 a 2 2(b a) = a + b 2 On obtient le milieu de [a; b].
68 Soit λ un réel strictement positif. Une variable aléatoire T suit la loi exponentielle de paramètre λ si sa densité de probabilité f est définie par :
69 Soit λ un réel strictement positif. Une variable aléatoire T suit la loi exponentielle de paramètre λ si sa densité de probabilité f est définie par : f (x) = λe λx pour tout x 0
70 Soit λ un réel strictement positif. Une variable aléatoire T suit la loi exponentielle de paramètre λ si sa densité de probabilité f est définie par : f (x) = λe λx pour tout x 0 Cette densité est la densité du temps de désintégration d un atome radioactif et cette loi de probabilité intervient souvent dans les durées de fonctionnement d un composant électronique.
71 FIGURE : Densité de la loi exponentielle de paramètre λ = 1, 5 avec P(a X b).
72 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) =
73 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx.
74 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx. Si a et b sont deux réels tels que 0 a b, alors : P(T b) = b 0 λe λx dx =
75 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx. Si a et b sont deux réels tels que 0 a b, alors : P(T b) = b 0 λe λx dx = F (b) F(0) = e λb ( e 0 ) = 1 e λb
76 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx. Si a et b sont deux réels tels que 0 a b, alors : P(T b) = b 0 λe λx dx = F (b) F(0) = e λb ( e 0 ) = 1 e λb Puisque P(T a) = P(T < a), on peut alors déduire : P(a T b) =
77 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx. Si a et b sont deux réels tels que 0 a b, alors : P(T b) = b 0 λe λx dx = F (b) F(0) = e λb ( e 0 ) = 1 e λb Puisque P(T a) = P(T < a), on peut alors déduire : P(a T b) =P(T b) P(T a) = 1 e λb 1 + e λa = e λa e λb
78 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx. Si a et b sont deux réels tels que 0 a b, alors : P(T b) = b 0 λe λx dx = F (b) F(0) = e λb ( e 0 ) = 1 e λb Puisque P(T a) = P(T < a), on peut alors déduire : P(a T b) =P(T b) P(T a) = 1 e λb 1 + e λa = e λa e λb et aussi : P(T > a) =
79 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx. Si a et b sont deux réels tels que 0 a b, alors : P(T b) = b 0 λe λx dx = F (b) F(0) = e λb ( e 0 ) = 1 e λb Puisque P(T a) = P(T < a), on peut alors déduire : P(a T b) =P(T b) P(T a) = 1 e λb 1 + e λa = e λa e λb et aussi : P(T > a) = 1 P(T a) = 1 (1 e λa ) = e λa
80 Calculs Une primitive de f est la fonction F définie sur [0; + [ par : F (x) = e λx. Si a et b sont deux réels tels que 0 a b, alors : P(T b) = b 0 λe λx dx = F (b) F(0) = e λb ( e 0 ) = 1 e λb Puisque P(T a) = P(T < a), on peut alors déduire : P(a T b) =P(T b) P(T a) = 1 e λb 1 + e λa = e λa e λb et aussi : P(T > a) = 1 P(T a) = 1 (1 e λa ) = e λa
81 La loi exponentielle est "sans mémoire", T vérifie la propriété de durée de vie sans vieillissement : P (T t) (T t +h) = P(T t + h) P(T t) =
82 La loi exponentielle est "sans mémoire", T vérifie la propriété de durée de vie sans vieillissement : P (T t) (T t+h) = P(T t + h) P(T t) = e λ(t+h) e λt = e λh = P(T h)
83 La loi exponentielle est "sans mémoire", T vérifie la propriété de durée de vie sans vieillissement : P (T t) (T t+h) = P(T t + h) P(T t) = e λ(t+h) e λt = e λh = P(T h)
84 T prend ses valeurs dans [0; + [. Nous allons étendre la définition de l espérance mathématique en posant : avec ici f (x) = λe λx. Propriété E(T ) = b lim xf (x)dx b + 0 Si T suit la loi exponentielle de paramètre λ alors :
85 T prend ses valeurs dans [0; + [. Nous allons étendre la définition de l espérance mathématique en posant : avec ici f (x) = λe λx. Propriété E(T ) = b lim xf (x)dx b + 0 Si T suit la loi exponentielle de paramètre λ alors : E(T ) = 1 λ
86 T prend ses valeurs dans [0; + [. Nous allons étendre la définition de l espérance mathématique en posant : avec ici f (x) = λe λx. Propriété E(T ) = b lim xf (x)dx b + 0 Si T suit la loi exponentielle de paramètre λ alors : E(T ) = 1 λ
87 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = ,
88 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv,
89 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv =
90 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v.
91 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v.
92 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = ;
93 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ;
94 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ; u (x)v(x) = ,
95 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ; u (x)v(x) = e λx,
96 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ; u (x)v(x) = e λx, et une primitive H de u v est définie par H(x) =
97 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ; u (x)v(x) = e λx, et une primitive H de u v est définie par H(x) = 1 λ e λx.
98 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ; u (x)v(x) = e λx, et une primitive H de u v est définie par H(x) = 1 λ e λx. Finalement, G est définie par G(x) =
99 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ; u (x)v(x) = e λx, et une primitive H de u v est définie par H(x) = 1 λ e λx. Finalement, G est définie par G(x) = xe λx 1 λ e λx.
100 Démonstration On cherche une primitive G de la fonction g définie par g(x) = xf (x). On connait la dérivée d un produit : (uv) = u v + uv, soit uv = (uv) u v. Donc une primitive de uv est la fonction uv à laquelle on retranche une primitive de u v. Si on pose u(x) = x et v (x) = λe λx, on obtient v(x) = e λx ; u (x)v(x) = e λx, et une primitive H de u v est définie par H(x) = 1 λ e λx. Finalement, G est définie par G(x) = xe λx 1 λ e λx.
101 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx =
102 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0)
103 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) =
104 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ
105 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ =
106 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1
107 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb =... ;
108 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ;
109 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ; lim X XeX =...
110 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ; lim X XeX = 0
111 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ; lim X XeX = 0 d où, par composition : lim b + λbe λb =...
112 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ; lim X XeX = 0 d où, par composition : lim b + λbe λb = 0.
113 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ; lim X XeX = 0 d où, par composition : lim b + λbe λb = 0. En conclusion b E(T ) = lim xf (x)dx =... b + 0
114 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ; lim X XeX = 0 d où, par composition : lim b + λbe λb = 0. En conclusion b E(T ) = lim xf (x)dx = 1 b + 0 λ
115 suite de la démonstration On calcule maintenant l intégrale : b 0 xf (x)dx = G(b) G(0) = be λb 1 λ e λb + 1 λ = 1 λ ( ) λbe λb e λb + 1 lim b + e λb = 0 ; lim X XeX = 0 d où, par composition : lim b + λbe λb = 0. En conclusion b E(T ) = lim xf (x)dx = 1 b + 0 λ
116 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Une variable aléatoire continue X suit la loi normale centrée réduite si sa densité de probabilité f est définie sur R par
117 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Une variable aléatoire continue X suit la loi normale centrée réduite si sa densité de probabilité f est définie sur R par f (x) = 1 2π e x2 2
118 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Une variable aléatoire continue X suit la loi normale centrée réduite si sa densité de probabilité f est définie sur R par f (x) = 1 2π e x2 2 On écrit : X suit la loi normale N (0; 1).
119 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Une variable aléatoire continue X suit la loi normale centrée réduite si sa densité de probabilité f est définie sur R par f (x) = 1 2π e x2 2 On écrit : X suit la loi normale N (0; 1). En calculant la dérivée, f (x) = x 2π e x2 2, on constate que cette dérivée s annule en x = 0, qu elle est du signe de x, et que f admet un maximum, en x = 0, égal à 1. 2π
120 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique De plus f ( x) = f (x), la fonction f est......
121 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique De plus f ( x) = f (x), la fonction f est paire
122 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique De plus f ( x) = f (x), la fonction f est paire, et sa courbe représentative est
123 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique De plus f ( x) = f (x), la fonction f est paire, et sa courbe représentative est symétrique
124 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique De plus f ( x) = f (x), la fonction f est paire, et sa courbe représentative est symétrique par rapport à l axe des ordonnées. C est une courbe en forme de "cloche" dont l aire sous la courbe est égale à 1.
125 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique FIGURE : Densité de la loi normale centrée réduite
126 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Remarque : le nom "loi normale" a été donné par Henri Poincaré (fin du XIXème siècle) ; l adjectif "normale" s explique par le fait que cette loi décrit et modélise des situations aléatoires concrètes et naturelles. Prenons par exemple une population de 1000 personnes dont la taille moyenne est 170 cm. En traçant l histogramme des tailles, on obtient une courbe en cloche et la population se concentre essentiellement autour de la moyenne. Ce résultat est lié au théorème qui suit.
127 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Ce théorème est admis ; il a été démontré par De Moivre dans le cas p = 0, 5, puis par Laplace pour p quelconque. Théorème Soit p ]0; 1[ ; si la variable aléatoire X n suit une loi binomiale de paramètre n et p pour tout entier naturel n non nul, et si Z n est la variable aléatoire définie par Z n = X n np, alors, np(1 p) pour tous réels a et b, la probabilité P(Z n [a; b]) tend vers b 1 e x2 2 dx lorsque n tend vers +. 2π a Remarque np est l espérance de X n et np(1 p) est la variance de X n.
128 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique En utilisant la symétrie de la courbe de densité, on obtient :
129 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique En utilisant la symétrie de la courbe de densité, on obtient : P(X 0) = P(X 0) = 0, 5
130 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique En utilisant la symétrie de la courbe de densité, on obtient : P(X 0) = P(X 0) = 0, 5 et
131 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique En utilisant la symétrie de la courbe de densité, on obtient : P(X 0) = P(X 0) = 0, 5 et P(X a) = P(X a) = 1 P(X a).
132 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique En utilisant la symétrie de la courbe de densité, on obtient : P(X 0) = P(X 0) = 0, 5 et P(X a) = P(X a) = 1 P(X a). P(X [a; b]) est représenté sur la figure. FIGURE : P(a X b) est l aire de la partie colorée
133 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Cette probabilité est donnée avec une calculatrice Casio par "NormCD(a,b)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et Ncd) et sur Texas par "normalfrép(a,b)", ( Menu distrib, choisir normalfrép). Attention : les calculatrices ne nous donnent pas les probabilités P(X a).
134 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul :
135 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =
136 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a)
137 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =
138 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(0 X a)) = 0, 5 P(0 X a)
139 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(0 X a)) = 0, 5 P(0 X a) si a < 0, on écrit :
140 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(0 X a)) = 0, 5 P(0 X a) si a < 0, on écrit : P(X a) =
141 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(0 X a)) = 0, 5 P(0 X a) si a < 0, on écrit : P(X a) =P(a X 0) + P(X 0) = P(a X 0) + 0, 5
142 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(0 X a)) = 0, 5 P(0 X a) si a < 0, on écrit : P(X a) =P(a X 0) + P(X 0) = P(a X 0) + 0, 5 P(X a) =
143 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(0 X a)) = 0, 5 P(0 X a) si a < 0, on écrit : P(X a) =P(a X 0) + P(X 0) = P(a X 0) + 0, 5 P(X a) =1 P(X a) = 1 (P(a X 0) + 0, 5) = 0, 5 P(a X 0)
144 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Méthodes de calcul : si a > 0, on écrit : P(X a) =P(X 0) + P(0 X a) = 0, 5 + P(0 X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(0 X a)) = 0, 5 P(0 X a) si a < 0, on écrit : P(X a) =P(a X 0) + P(X 0) = P(a X 0) + 0, 5 P(X a) =1 P(X a) = 1 (P(a X 0) + 0, 5) = 0, 5 P(a X 0) Il est conseillé de faire un dessin.
145 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Pour la suite, on note Φ(t) = P(X t) pour tout t réel, (voir figure). Les résultats précédents se traduisent par φ(0) = 0, 5 et Φ( a) = 1 Φ(a). FIGURE : Loi normale : Φ(0, 6) est l aire de la partie colorée
146 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Donc si a > 0 et si b > 0 alors P( a X a) = Φ(a) Φ( a) = Φ(a) (1 Φ(a)) = 2Φ(a) 1 et P( b X a) = Φ(a) Φ( b) = Φ(a) (1 Φ(b)) = Φ(a)+Φ(b) 1
147 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Valeurs remarquables Théorème
148 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Valeurs remarquables Théorème Pour tout réel α ]0; 1[, il existe un unique réel positif u α tel que P( u α X u α ) = 1 α.
149 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Valeurs remarquables Théorème Pour tout réel α ]0; 1[, il existe un unique réel positif u α tel que P( u α X u α ) = 1 α. Démonstration P( u α X u α ) = 2Φ(u α ) 1.
150 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Valeurs remarquables Théorème Pour tout réel α ]0; 1[, il existe un unique réel positif u α tel que P( u α X u α ) = 1 α. Démonstration P( u α X u α ) = 2Φ(u α ) 1. Donc P( u α X u α ) = 1 α est équivalent à
151 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Valeurs remarquables Théorème Pour tout réel α ]0; 1[, il existe un unique réel positif u α tel que P( u α X u α ) = 1 α. Démonstration P( u α X u α ) = 2Φ(u α ) 1. Donc P( u α X u α ) = 1 α est équivalent à 2Φ(u α ) 1 = 1 α,
152 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Valeurs remarquables Théorème Pour tout réel α ]0; 1[, il existe un unique réel positif u α tel que P( u α X u α ) = 1 α. Démonstration P( u α X u α ) = 2Φ(u α ) 1. Donc P( u α X u α ) = 1 α est équivalent à 2Φ(u α ) 1 = 1 α, soit Φ(u α ) = 1 α 2 = c avec c ]0, 5; 1[.
153 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique suite démonstration Or, pour t 0, Φ(t) = P(X t) = 0, 5 + t 0 f (x)dx.
154 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique suite démonstration Or, pour t 0, Φ(t) = P(X t) = 0, 5 + t 0 f (x)dx. Donc Φ (t) = f (t) et Φ est la primitive de f qui prend la valeur 0,5 en 0.
155 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique suite démonstration Or, pour t 0, Φ(t) = P(X t) = 0, 5 + t 0 f (x)dx. Donc Φ (t) = f (t) et Φ est la primitive de f qui prend la valeur 0,5 en 0. Φ est donc continue, strictement croissante sur [0; + [, avec lim t + Φ(t) = 1.
156 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique suite démonstration Or, pour t 0, Φ(t) = P(X t) = 0, 5 + t 0 f (x)dx. Donc Φ (t) = f (t) et Φ est la primitive de f qui prend la valeur 0,5 en 0. Φ est donc continue, strictement croissante sur [0; + [, avec lim t + Φ(t) = 1. D après le corollaire du théorème des valeurs intermédiaires, il existe, pour tout réel c ]0, 5; 1[, un réel unique k positif tel que Φ(k) = c. On note ce réel u α.
157 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique Tableau de variation de Φ : t 0 + Φ (t) = f (t) + Φ(t) 1 0, 5
158 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On obtient le nombre u α avec une calculatrice Casio, par "InvNormCD(c)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et InvN), ou Texas, par "FracNormale(c)", ( Menu distrib, choisir FracNormale).
159 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On obtient le nombre u α avec une calculatrice Casio, par "InvNormCD(c)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et InvN), ou Texas, par "FracNormale(c)", ( Menu distrib, choisir FracNormale). Par exemple, pour obtenir u 0,05, nous devons résoudre l équation Φ(u 0,05 ) = 1 0,05 2, soit Φ(u 0,05) = 0, 975.
160 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On obtient le nombre u α avec une calculatrice Casio, par "InvNormCD(c)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et InvN), ou Texas, par "FracNormale(c)", ( Menu distrib, choisir FracNormale). Par exemple, pour obtenir u 0,05, nous devons résoudre l équation Φ(u 0,05 ) = 1 0,05 2, soit Φ(u 0,05) = 0, 975. Une calculatrice nous donne u 0,05 1, 96, autrement dit :
161 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On obtient le nombre u α avec une calculatrice Casio, par "InvNormCD(c)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et InvN), ou Texas, par "FracNormale(c)", ( Menu distrib, choisir FracNormale). Par exemple, pour obtenir u 0,05, nous devons résoudre l équation Φ(u 0,05 ) = 1 0,05 2, soit Φ(u 0,05) = 0, 975. Une calculatrice nous donne u 0,05 1, 96, autrement dit : P( 1, 96 X 1, 96) 0, 95 ;
162 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On obtient le nombre u α avec une calculatrice Casio, par "InvNormCD(c)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et InvN), ou Texas, par "FracNormale(c)", ( Menu distrib, choisir FracNormale). Par exemple, pour obtenir u 0,05, nous devons résoudre l équation Φ(u 0,05 ) = 1 0,05 2, soit Φ(u 0,05) = 0, 975. Une calculatrice nous donne u 0,05 1, 96, autrement dit : P( 1, 96 X 1, 96) 0, 95 ; On obtient de même : u 0,01 2, 58, autrement dit :
163 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On obtient le nombre u α avec une calculatrice Casio, par "InvNormCD(c)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et InvN), ou Texas, par "FracNormale(c)", ( Menu distrib, choisir FracNormale). Par exemple, pour obtenir u 0,05, nous devons résoudre l équation Φ(u 0,05 ) = 1 0,05 2, soit Φ(u 0,05) = 0, 975. Une calculatrice nous donne u 0,05 1, 96, autrement dit : P( 1, 96 X 1, 96) 0, 95 ; On obtient de même : u 0,01 2, 58, autrement dit : P( 2, 58 X 2, 58) 0, 99.
164 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On obtient le nombre u α avec une calculatrice Casio, par "InvNormCD(c)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et InvN), ou Texas, par "FracNormale(c)", ( Menu distrib, choisir FracNormale). Par exemple, pour obtenir u 0,05, nous devons résoudre l équation Φ(u 0,05 ) = 1 0,05 2, soit Φ(u 0,05) = 0, 975. Une calculatrice nous donne u 0,05 1, 96, autrement dit : P( 1, 96 X 1, 96) 0, 95 ; On obtient de même : u 0,01 2, 58, autrement dit : P( 2, 58 X 2, 58) 0, 99. Ces valeurs sont à retenir. Remarque : une calculatrice nous donne en fait l unique nombre réel k tel que P(X < k) = c où c ]0; 1[.
165 Théorème de Moivre-Laplace Propriétés et calculs Espérance mathématique On pose E(X) = 0 lim a a xf (x)dx + lim b + On démontre (exercice) que E(X) = 0. On admet que la variance V (X), définie par V (X) = E ( (X E(X)) 2), vaut 1. b 0 xf (x)dx Ceci justifie les adjectifs "centrée" et "réduite" : une variable aléatoire est dite centrée et réduite si son espérance est nulle et si son écart type vaut 1.
166 Calcul de probabilités
167 Calcul de probabilités Une variable aléatoire continue X, d espérance mathématique m et d écart type σ (σ > 0) suit la loi normale N (m; σ 2 ) de paramètres m et σ si et seulement si la variable aléatoire T = X m suit la loi normale N (0; 1), c est-à-dire la loi σ normale centrée réduite.
168 Calcul de probabilités Une variable aléatoire continue X, d espérance mathématique m et d écart type σ (σ > 0) suit la loi normale N (m; σ 2 ) de paramètres m et σ si et seulement si la variable aléatoire T = X m suit la loi normale N (0; 1), c est-à-dire la loi σ normale centrée réduite. Remarque : on dit aussi loi gaussienne, loi de Gauss ou loi de Laplace,...
169 Calcul de probabilités La densité de probabilité f de X, définie sur R, a une courbe représentative en forme de "cloche" qui admet la droite d équation x = m comme axe de symétrie. Elle est représentée ci-dessous, à gauche avec m = 1 et σ = 1, à droite avec m = 1, 4 et σ = 0, 3. FIGURE : Densités de lois normales : à gauche N ( 1; 1) et à droite N (1, 4; 0, 09)
170 Calcul de probabilités La probabilité P(X [a; b]) est donnée par une calculatrice. Casio : "NormCD(a,b,σ, m)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et Ncd) Texas : "normalfrép(a,b,m,σ)", ( Menu distrib, choisir normalfrép).
171 Calcul de probabilités La probabilité P(X [a; b]) est donnée par une calculatrice. Casio : "NormCD(a,b,σ, m)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et Ncd) Texas : "normalfrép(a,b,m,σ)", ( Menu distrib, choisir normalfrép). On utilise la symétrie de la courbe densité par rapport à la droite d équation x = m et les mêmes méthodes que pour la loi normale centrée réduite. En particulier : P(X m) =......
172 Calcul de probabilités La probabilité P(X [a; b]) est donnée par une calculatrice. Casio : "NormCD(a,b,σ, m)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et Ncd) Texas : "normalfrép(a,b,m,σ)", ( Menu distrib, choisir normalfrép). On utilise la symétrie de la courbe densité par rapport à la droite d équation x = m et les mêmes méthodes que pour la loi normale centrée réduite. En particulier : P(X m) =P(X m)
173 Calcul de probabilités La probabilité P(X [a; b]) est donnée par une calculatrice. Casio : "NormCD(a,b,σ, m)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et Ncd) Texas : "normalfrép(a,b,m,σ)", ( Menu distrib, choisir normalfrép). On utilise la symétrie de la courbe densité par rapport à la droite d équation x = m et les mêmes méthodes que pour la loi normale centrée réduite. En particulier : P(X m) =P(X m)=...
174 Calcul de probabilités La probabilité P(X [a; b]) est donnée par une calculatrice. Casio : "NormCD(a,b,σ, m)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et Ncd) Texas : "normalfrép(a,b,m,σ)", ( Menu distrib, choisir normalfrép). On utilise la symétrie de la courbe densité par rapport à la droite d équation x = m et les mêmes méthodes que pour la loi normale centrée réduite. En particulier : P(X m) =P(X m)= 0, 5.
175 Calcul de probabilités La probabilité P(X [a; b]) est donnée par une calculatrice. Casio : "NormCD(a,b,σ, m)" (Touche OPTN, choisir STAT, puis DIST, puis NORM et Ncd) Texas : "normalfrép(a,b,m,σ)", ( Menu distrib, choisir normalfrép). On utilise la symétrie de la courbe densité par rapport à la droite d équation x = m et les mêmes méthodes que pour la loi normale centrée réduite. En particulier : P(X m) =P(X m)= 0, 5. Attention : les calculatrices ne nous donnent les probabilités P(X a).
176 Calcul de probabilités Méthodes de calcul
177 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =
178 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a)
179 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =
180 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(m X a)) = 0, 5 P(m X a)
181 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(m X a)) = 0, 5 P(m X a) si a < m, on écrit :
182 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(m X a)) = 0, 5 P(m X a) si a < m, on écrit : P(X a) =
183 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(m X a)) = 0, 5 P(m X a) si a < m, on écrit : P(X a) =P(a X m) + P(X m) = P(a X m) + 0, 5
184 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(m X a)) = 0, 5 P(m X a) si a < m, on écrit : P(X a) =P(a X m) + P(X m) = P(a X m) + 0, 5 P(X a) =
185 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(m X a)) = 0, 5 P(m X a) si a < m, on écrit : P(X a) =P(a X m) + P(X m) = P(a X m) + 0, 5 P(X a) =1 P(X a) = 1 (P(a X m) + 0, 5) = 0, 5 P(a X m)
186 Calcul de probabilités Méthodes de calcul si a > m, on écrit : P(X a) =P(X m) + P(m X a) = 0, 5 + P(m X a) P(X a) =1 P(X a) = 1 (0, 5 + P(m X a)) = 0, 5 P(m X a) si a < m, on écrit : P(X a) =P(a X m) + P(X m) = P(a X m) + 0, 5 P(X a) =1 P(X a) = 1 (P(a X m) + 0, 5) = 0, 5 P(a X m) Il est conseillé de faire un dessin.
187 Calcul de probabilités Remarque : si X suit la loi normale N (m; σ 2 ) et si a est un réel quelconque, en posant T = X m, on obtient ( σ P(X a) = P T a m ) ( ) a m = Φ σ σ ( et P(m a X m + a) = P a σ T a ) ( ) a = 2Φ 1 σ σ
188 Calcul de probabilités Cas particuliers (résultats obtenus avec la calculatrice) :
189 Calcul de probabilités Cas particuliers (résultats obtenus avec la calculatrice) : P(X [m σ; m + σ]) = P( 1 T 1) soit P(X [m σ; m + σ]) 0, 683
190 Calcul de probabilités Cas particuliers (résultats obtenus avec la calculatrice) : P(X [m σ; m + σ]) = P( 1 T 1) soit P(X [m σ; m + σ]) 0,
191 Calcul de probabilités Cas particuliers (résultats obtenus avec la calculatrice) : P(X [m σ; m + σ]) = P( 1 T 1) soit P(X [m σ; m + σ]) 0, 683 P(X [m 2σ; m + 2σ]) = P( 2 T 2) soit P(X [m 2σ; m + 2σ]) 0, 954
192 Calcul de probabilités Cas particuliers (résultats obtenus avec la calculatrice) : P(X [m σ; m + σ]) = P( 1 T 1) soit P(X [m σ; m + σ]) 0, 683 P(X [m 2σ; m + 2σ]) = P( 2 T 2) soit P(X [m 2σ; m + 2σ]) 0,
193 Calcul de probabilités Cas particuliers (résultats obtenus avec la calculatrice) : P(X [m σ; m + σ]) = P( 1 T 1) soit P(X [m σ; m + σ]) 0, 683 P(X [m 2σ; m + 2σ]) = P( 2 T 2) soit P(X [m 2σ; m + 2σ]) 0, 954 P(X [m 3σ; m + 3σ]) = P( 3 T 3) soit P(X [m 3σ; m + 3σ]) 0, 997
194 Calcul de probabilités Cas particuliers (résultats obtenus avec la calculatrice) : P(X [m σ; m + σ]) = P( 1 T 1) soit P(X [m σ; m + σ]) 0, 683 P(X [m 2σ; m + 2σ]) = P( 2 T 2) soit P(X [m 2σ; m + 2σ]) 0, 954 P(X [m 3σ; m + 3σ]) = P( 3 T 3) soit P(X [m 3σ; m + 3σ]) 0, 997
195 Calcul de probabilités Equations Comme pour la loi normale centrée réduite, une calculatrice permet de déterminer l unique nombre réel k tel que P(X < k) = c où c ]0; 1[. Avec une Casio, par "InvNormCD(c, σ, m)", ou avec une Texas, par "FracNormale(c, m, σ)".
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