Fluctuation d une fréquence, probabilité
|
|
- Agnès St-Louis
- il y a 6 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Fluctuation d une fréquence, probabilité Échauffez-vous! 1 Cochez la case correspondant à la bonne réponse. a) On réalise une expérience aléatoire, qui consiste à lancer 2 fois de suite une pièce de monnaie. Combien de fois pensez-vous obtenir «FACE»? 0 fois 1 fois 2 fois Je ne sais pas b) On réalise une autre expérience aléatoire. On lance 10 fois de suite cette pièce de monnaie. Êtes-vous certain d obtenir au moins une fois «FACE»? Oui Non 2 Reliez chacune des expériences aléatoires de gauche avec les issues correspondantes à droite. Expériences aléatoires Issues Lancer d un dé à six faces Tirage au hasard d une boule dans une urne contenant 6 boules indiscernables au toucher, a, b sur lesquelles sont inscrites les voyelles a, e, i, o, u, y Lancer d un dé comportant deux faces marquées 0, deux faces marquées 1, 1, 2, 3, 4, 5, 6 une face marquée 2 et une face marquée 3 Lancer d un jeton dont les faces sont marquées par les deux premières lettres 0, 1, 2, 3 de l alphabet 3 Une expérience aléatoire consiste à lancer un dé à six faces, numérotées de 1 à 6, et à regarder le numéro obtenu. Reliez chacun des événements à ses issues. Obtenir un numéro pair 5, 6 Obtenir un numéro plus grand que 4 2, 4, 6 Obtenir un numéro plus petit que 6 1, 2, 3, 4, 5 Vocabulaire Expérience aléatoire Expérience dont le résultat est lié au hasard. Issue Résultat possible d une expérience aléatoire. Événement Ensemble constitué d un certain nombre d issues d une expérience aléatoire. Objets indiscernables au toucher Objets que l on ne peut pas différencier en les touchant
2 Fluctuation d une fréquence selon les échantillons 1. Observer des échantillons de taille fixe Exemple 7 élèves A, B, C, D, E, F et G lancent chacun 50 fois une pièce de monnaie et notent les résultats. Chacun calcule la fréquence de «FACE» de son échantillon, avec la formule : Nombre de «FACE». Nombre de lancers Un échantillon de taille 50 du lancer de la pièce est l ensemble des résultats «PILE» ou «FACE» obtenus pour 50 lancers de la pièce. Nombre de «FACE» Fréquence de «FACE» A 30 0,6 B 18 0,36 C 35 0,7 D 15 0,3 E 28 0,56 F 26 0,52 G 22 0,44 Activité 1 Cochez la case correspondant à la bonne réponse. 1. a) Le lancer d une pièce de monnaie est une expérience aléatoire qui a : 1 issue 2 issues 3 issues b) Le lancer d une pièce de monnaie a pour issues «PILE» et «FACE». Vrai Faux c) Les échantillons réalisés par chacun des élèves A, B, C, D, E, F et G sont de même taille. Vrai Faux 2. a) L échantillon réalisé par l élève A est constitué de : 30 «PILE» et 20 «FACE» 30 «FACE» et 20 «PILE» b) La fréquence 0,6 dans le tableau signifie que l échantillon réalisé par l élève A a donné «FACE» : 30 fois sur fois sur fois sur Observer la fluctuation de la fréquence, selon l échantillon Fluctuer signifie varier, ne pas être stable. Fluctuation signifie donc variation. Activité 2 (voir Exemple en 1.) Cochez la case correspondant à la bonne réponse. a) La fréquence de «FACE» pour chaque échantillon est très proche de 0,5. Vrai Faux b) La fréquence de «FACE» fluctue selon l échantillon. Vrai Faux c) Avec de nouvelles séries de 7 échantillons de taille 50, on observerait encore que la fréquence de «FACE» fluctue selon l échantillon. Vrai Faux
3 3. Comment constituer un échantillon de taille n d une expérience aléatoire? Méthode 1 Étape 1 Repérer les issues de l expérience aléatoire. Étape 2 Réaliser n fois l expérience, en notant les résultats obtenus. Une urne contient une boule rouge (R), une boule verte (V) et une boule jaune (J), indiscernables au toucher. L expérience consiste à prendre au hasard une boule de l urne, noter sa couleur et la remettre dans l urne. Proposez un échantillon de taille 10 pour cette expérience. Solution Étape 1 Les issues d un tirage d une boule de l urne sont les couleurs : R, V et J. Étape 2 En réalisant 10 fois le tirage au hasard et avec remise d une boule dans l urne, on obtient, par exemple, l échantillon : RVVRRRRRRJ. 4. Comment déterminer l étendue des fréquences d une série d échantillons de même taille? Méthode 2 On considère plusieurs échantillons, de même taille, d une expérience aléatoire. On s intéresse, pour tous ces échantillons, à la fréquence de la même issue. Étape 1 Calculer la fréquence de cette issue pour chaque échantillon, avec l égalité : Effectif de l issue dans l échantillon Fréquence = Taille de l échantillon Étape 2 Déterminer la fréquence la plus petite observée sur les échantillons. Étape 3 Déterminer la fréquence la plus grande observée sur les échantillons. Étape 4 Calculer la différence entre ces deux dernières fréquences : c est l étendue. 8 personnes lancent 40 fois chacune un dé à 6 faces, numérotées 1, 2, 3, 4, 5, 6, et notent le nombre de fois où le dé est tombé sur «1». Ils obtiennent : 8 ; 3 ; 6 ; 12 ; 4 ; 7 ; 6 ; 8. Pour ces 8 échantillons de lancers, déterminez l étendue des fréquences de «1». Solution Étape 1 On calcule la fréquence de «1» obtenue pour chaque échantillon en complétant le tableau : Échantillon numéro Effectif de «1» Fréquence de «1» 0,2 0,075 0,15 0,3 0,1 0,175 0,15 0,2 Étape 2 La fréquence la plus petite observée sur ces 8 échantillons est : 0,075. Étape 3 La fréquence la plus grande observée sur ces 8 échantillons est : 0,3. Étape 4 L étendue des fréquences observée sur ces 8 échantillons est : 0,3 0,075 = 0, CHAPITRE 9 FRÉQUENCE, PROBABILITÉ
4 Probabilité 1. Observer la stabilisation de la fréquence, lorsque la taille de l échantillon augmente Exemple 7 élèves A, B, C, D, E, F et G lancent chacun 50 fois une pièce de monnaie. Ils cumulent ensuite succes sivement leurs résultats : A avec B, puis A et B avec C, etc. Ils obtiennent ainsi 7 échantillons du lancer de la pièce, de tailles 50, 100,, 350. Nombre de lancers Nombre de «FACE» Fréquence de «FACE» arrondie à 0,01 A ,60 A + B ,48 A + B + C ,55 A + + D ,49 A + + E ,50 A + + F ,51 A + + G ,50 Activité 1 1. Cochez la case correspondant à la bonne réponse. a) Les échantillons des sept élèves sont de tailles : identiques différentes b) La fréquence de «FACE» de l échantillon de taille 200 est : 0,60 0,48 0,49 0,50 0,51 0,55 c) La taille de l échantillon dont la fréquence de «FACE» est 0,51 est : À l aide du tableau, complétez le graphique. 3. Rayez les encadrés inutiles. a) La fréquence de «FACE» fluctue / ne fluctue pas selon l échantillon. b) Lorsque la taille de l échantillon augmente, la fluctuation des fréquences de «FACE» est moins / plus grande. c) Lorsque la taille de l échantillon augmente, la fréquence de «FACE» se stabilise / ne se stabilise pas vers 0,5. Fréquence de «FACE» 0,62 0,60 0,58 0,56 0,54 0,52 0,50 0,48 0, Taille de l échantillon 2. Évaluer une probabilité La probabilité d une issue est la valeur vers laquelle sa fréquence se stabilise. Activité 2 (voir Exemple en 1.) Donnez la probabilité de l issue «FACE» lors d un lancer d une pièce de monnaie : 0,
5 3. Comment évaluer, avec les fréquences, la probabilité de chacune des issues d une expérience aléatoire? Méthode 3 Étape 1 Écrire la liste des issues de l expérience aléatoire. Étape 2 Prendre pour probabilité de chaque issue la valeur vers laquelle sa fréquence se stabilise lorsque l expérience est réalisée un grand nombre de fois. Une boîte contient 5 jetons numérotés 1, 2, 3, 4 et 5. L expérience consiste à tirer au hasard et simultanément deux jetons de la boîte, noter la somme de leurs numéros et les remettre dans la boîte. On simule à l aide d un tableur un grand nombre de réalisations de cette expérience. Les résultats obtenus sont les suivants. Issues, rangées en ordre croissant Fréquence stabilisée 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 Quelle est la probabilité de chacune des issues? Solution Étape 1 Complétez la liste des issues : les issues de l expérience sont 3 ; 4 ; 5 ; 6 ; 7 ; 8 ; 9. Complétez le tableau précédent. Étape 2 On prend pour probabilité de chaque issue la valeur vers laquelle sa fréquence s est stabilisée, c est-à-dire : la valeur 0,1 pour chacune des issues 3 ; 4 ; 8 ; 9 ; la valeur 0,2 pour chacune des issues 5 ; 6 ; Comment calculer la probabilité d un événement? Méthode 4 On considère une expérience aléatoire et un événement de cette expérience. Étape 1 Établir la liste des issues de l expérience et celle des issues de l événement. Étape 2 Déterminer la probabilité de chaque issue de l événement avec les données de l énoncé. Étape 3 Calculer la somme des probabilités de ces issues. Cette somme est la probabilité de l événement. On considère l expérience qui consiste à lancer un dé à six faces et à regarder le numéro inscrit sur la face supérieure. Ce dé est déséquilibré de sorte que ses faces n ont pas la même chance d apparaître lors d un lancer. On a évalué les probabilités d obtenir 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6, dans l ordre, à : 0,1 ; 0,2 ; 0,3 ; 0,1 ; 0,2 ; 0,1. On considère l événement «Obtenir un nombre pair». Quelle est la probabilité de cet événement? Solution Étape 1 Les issues de l expérience sont 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6. Celles de l événement «Obtenir un nombre pair» sont 2 ; 4 ; 6. Étape 2 L énoncé donne la probabilité de ces trois issues : 0,2 ; 0,1 ; 0,1. Étape 3 La probabilité d obtenir un nombre pair est égale à la somme des probabilités de ses trois issues : 0,2 + 0,1 + 0,1 = 0, CHAPITRE 9 FRÉQUENCE, PROBABILITÉ
6 Simulation d une expérience aléatoire 1. Obtenir au hasard un nombre, avec la calculatrice ou le tableur Pour obtenir un nombre décimal aléatoire dans l intervalle [0 ; 1[, on utilise la touche de la calculatrice Ran# sur CASIO et rand sur TI ou la formule = ALEA() du tableur. Activité 1 Entourez chacun des nombres que l on peut obtenir : 0 0,1 1 1,4298 Pour obtenir un nombre décimal aléatoire dans l intervalle [0 ; k[, où k est un nombre strictement positif, on utilise avec la calculatrice l instruction kran# sur CASIO et krand sur TI ou avec le tableur la formule = k*alea(). Activité 2 Cochez la case correspondant à la bonne réponse. 1. En utilisant l instruction 3Ran# ou 3rand avec la calculatrice ou la formule = 3*ALEA() avec le tableur, on obtient un nombre décimal aléatoire dans l intervalle : [0 ; 1[ [0 ; 2[ [0 ; 3[ [0 ; 4[ 2. Pour obtenir un nombre décimal aléatoire dans l intervalle [0 ; 5[, on utilise l instruction 5Ran# ou 5rand ou la formule 5*ALEA() =. Vrai Faux Pour obtenir un nombre entier aléatoire dans l intervalle [0 ; k[, où k est un nombre plus grand que 1, on utilise avec la calculatrice l instruction Int(kRan#) sur CASIO et int(krand) sur TI ou avec le tableur la formule = ENT( k*alea()). Activité 3 Cochez chaque case correspondant à une bonne réponse. 1. En utilisant avec la calculatrice l instruction Int(4Ran#) ou int(4rand) ou avec le tableur la formule ENT(4*ALEA()) =, on peut obtenir le nombre entier : Pour obtenir l un des nombres entiers 0, 1 ou 2, on utilise l instruction Int(2Ran#) ou int(2rand) ou la formule ENT(2*ALEA()) =. Vrai Faux Activité 4 Pour obtenir un nombre entier aléatoire dans l intervalle 61; k + 16, où k est un nombre plus grand que 1, on utilise avec la calculatrice l instruction Int(kRan#)+1 sur CASIO et int(krand)+1 sur TI ou avec le tableur la formule = ENT( k*alea()) +. 1 Cochez la case correspondant à la bonne réponse. Pour obtenir l un des nombres entiers 1, 2, 3, 4, 5 ou 6, il faut utiliser : l instruction Int(5Ran#)+1 ou int(5rand)+1 ou la formule = ENT(5*ALEA()) + 1 l instruction Int(6Ran#)+1 ou int(6rand)+1 ou la formule ENT(6*ALEA()) 1 =
7 2. Comment simuler, à la calculatrice, un échantillon de taille n d une expérience aléatoire? Méthode 5 Étape 1 Déterminer les différentes issues de l expérience aléatoire. Étape 2 Entrer l instruction adaptée pour simuler l expérience. Pour obtenir un nombre décimal aléatoire dans l intervalle [0 ; k[, c est l instruction kran# sur CASIO ou krand sur TI : Modèle Casio : MENU RUN OPTN k PROB Ran# EXE. Modèle TI : k MATH PRB rand ENTER. Pour obtenir un nombre entier aléatoire dans l intervalle [0 ; k[, c est l instruction Int(kRan#) sur CASIO ou int(krand) sur TI : Modèle Casio : MENU RUN OPTN NUM Int ( k PROB Ran# ) EXE. Modèle TI : MATH NUM Int( k MATH PRB Rand ) ENTER. Étape 3 Appuyer au total n fois sur la touche EXE (Casio) ou ENTER (TI). Une urne contient 9 boules, numérotées de 0 à 8. On tire au hasard une boule de l urne, on note son numéro, puis on la replace dans l urne. Simulez, à la calculatrice, un échantillon de taille 13 de cette expérience. Solution Étape 1 Les issues sont les nombres entiers 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 et 8. Étape 2 On simule un tirage avec l instruction Int(9Ran#) ou int(9rand). Étape 3 On simule au total 13 tirages d une boule de l urne, en appuyant 13 fois sur la touche EXE (sur Casio) ou ENTER (sur TI). On obtient, par exemple, l échantillon : Comment simuler, sur tableur, un échantillon de taille n d une expérience aléatoire? Méthode 6 Étape 1 Déterminer les différentes issues de l expérience aléatoire. Étape 2 Entrer dans une cellule de la feuille de calcul la formule adaptée pour simuler l expérience : =k*alea() pour obtenir un nombre décimal aléatoire dans [0 ; k[ ou =ENT(k*ALEA() pour obtenir un nombre entier aléatoire dans [0 ; k[. Étape 3 Utiliser la poignée de remplissage pour copier cette formule au total dans n cellules de la feuille de calcul. On peut simuler d autres échantillons de taille n en appuyant sur la touche «F9» du clavier. On lance un jeton portant sur une face le numéro 0 et sur l autre face le numéro 1. Simulez, sur tableur, un échantillon de taille 20 de cette expérience. Solution Étape 1 Les issues sont les nombres entiers 0 et 1. Étape 2 On simule un lancer du jeton en entrant la formule =ENT(2*ALEA() dans la cellule A1. Étape 3 On simule au total 20 lancers, en copiant cette formule à l aide de la poignée de remplissage jusqu à la cellule A20. On obtient, par exemple, l échantillon : CHAPITRE 9 FRÉQUENCE, PROBABILITÉ
8 1 1.Les issues de cette expérience aléatoire sont Pile (P) et Face (F). 2. Exemple d échantillon de taille 10 : PFFPFFPPPP Les issues de cette expérience aléatoire sont les 4 couleurs rouge (R), bleu (B) vert (V) et jaune (J) des secteurs. 2. Exemple d échantillon de taille 4 : RBVV Numéro Échantillon 1 Effectif Fréquence 1 (arrondie à 0,01) 0,13 0,21 0,07 0,11 0,19 0,29 Échantillon 2 Effectif Fréquence 2 (arrondie à 0,01) 2. Diagrammes en bâtons. 0,19 0,10 0,21 0,22 0,10 0,18 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,25 0,2 0,15 0,1 0, Fréquence Numéro Fréquence Numéro 3. Les fréquences pour les deux échantillons ne sont pas les mêmes Oui, la fréquence de la face «2» fluctue selon le nombre de lancers. 2. La fréquence semble se stabiliser vers 0,17. 5 Étendue des fréquences de la boule bleue : 0,38 0,28 = 0,10. 6 La probabilité de sortie d un jeton rouge est 0,8, celle d un jeton bleu est 0, Groupe sanguin A B AB O Nombre de personnes Fréquence 0,40 0,10 0,05 0,45 2. a) Soit A l événement : «la personne a le groupe sanguin A». p(a) = 0,4. b) Soit S l événement : «la personne a l un des groupes sanguins A ou O». p(s) = 0,4 + 0,45 = 0, et 2. 2Ran#, 2rand ou =2*ALEA() permet d obtenir un nombre décimal aléatoire dans l intervalle [0 ; 2[ et 2. Int(2Ran#), int(2rand) ou =ENT(2*ALEA()) permet d obtenir l un des nombres entiers aléatoires 0 ou La probabilité de l issue «Face» est 0,5. 2. a) et b) Simulation sur la calculatrice. c) Non, car le nombre de lancers simulés n est pas suffisamment grand a) b) c) d) e) f) g) On obtient par exemple : h) Les fréquences des issues ne sont pas égales. 2. a) b) La fréquence de chaque issue fluctue. Les fréquences des issues ne sont pas toutes très proches les unes des autres, car la taille de l échantillon n est pas suffisamment grande. 128 CHAPITRE 9 FRÉQUENCE, PROBABILITÉ 141
9 12 1. a) b) c) d) Simulation sur tableur. 2. On obtient par exemple : a) b) 3. a) La fréquence de «Pile» fluctue selon les échantillons. b) Oui, la réponse à la question précédente se confirme a) b) 2. a) b) 3. a) b) c) On obtient par exemple (avec des fréquences arrondies à 0,001 près) : 4. a) La fréquence de «2» fluctue pour les échantillons de tailles 150 et pour ceux de tailles 500, puisque les étendues ne sont pas égales à 0. b) L étendue pour la taille 150 est en général plus grande que celle pour la taille 500, car la taille de l échantillon augmente (la fluctuation de la fréquence de «2» tend à diminuer) La probabilité de sortie d un jeton rouge est 0,3, celle d un jeton noir est 0,6 et celle d un jeton bleu est 0, ,3 = 3 10 ; 0,6 = 6 10 ; 0,1 = Il y a 3 jetons rouges, 6 jetons noirs et 1 jeton bleu dans la boîte Tableau statistique. Numéro Effectif Fréquence (arrondie à 0,1) , , , , ,2 2. a) p 1 = 0,1 + 0,4 + 0,2 = 0,7. b) p 2 = 0,1 + 0,2 + 0,4 + 0,1 = 0,8. c) p 3 = 0,2 + 0,1 = 0,3. d) p 4 = 0,4 + 0,2 = 0, Avec la calculatrice, on obtient x = ; soit un salaire mensuel moyen de Tableau statistique. Salaire mensuel, en euros Effectif Fréquence , , , , ,02 Total a) p 1 = 0,6. b) p 2 = 0,10 + 0,08 + 0,02 = 0,2. c) p 3 = 0,6 + 0,2 = 0,
10 COMME À L ÉCRAN Fluctuation des fréquences selon les échantillons On lance une pièce de monnaie. On note 0 l issue «Pile», et 1 l issue «Face». On simule, à l aide d un tableur, plusieurs échantillons de tailles différentes du lancer de la pièce. Puis on détermine la fréquence de sortie de chaque issue. Pour ces échantillons, voici la feuille de calcul et la représentation graphique correspondante. 1. Cochez la case correspondant à la bonne réponse. Simuler le lancer de la pièce, c est : simuler le tirage aléatoire des nombres entiers 0 ou 1 simuler le tirage aléatoire des nombres entiers 1 ou 2 simuler le tirage aléatoire des nombres entiers 0 ou 2 2. Entourez la formule entrée dans la cellule A1 pour simuler un lancer de pièce. = 2*ALEA() = ENT(2*ALEA()) = ENT(2*ALEA()) a) Utilisez la feuille de calcul pour déterminer le nombre d échantillons constitués. On a constitué 6 échantillons. b) Si on ajoutait d autres échantillons, de tailles de plus en plus grandes, vers quelle valeur la fréquence de «Pile» et la fréquence de «Face» se stabiliseraient-elles? La fréquence de «Pile» et la fréquence de «Face» se stabiliseraient vers 0,5. 4. Pour les échantillons représentés sur le graphique, cochez la case correcte, pour chacune des affirmations suivantes. a) La fréquence de «Pile» fluctue selon les échantillons. Vrai Faux b) La fréquence de «Face» fluctue selon les échantillons. Vrai Faux c) À partir de 5 000, plus la taille de l échantillon est grande, plus les fréquences de «Pile» et de «Face» se rapprochent l une de l autre. Vrai Faux d) À partir de 5 000, plus la taille de l échantillon est grande, plus les fréquences de «Pile» et de «Face» se rapprochent du nombre 1. Vrai Faux
11 Évaluation Nom Prénom Classe Date Exercice 1 7 points Une urne contient 1 boule verte, 1 boule blanche et 1 boule rouge, indiscernables au toucher. On tire une boule de l urne, on note sa couleur, puis on la remet dans l urne. 1. Déterminer les différentes issues de cette expérience. Les issues sont «vert», «blanc» et «rouge». 2. Pour simuler sur la calculatrice le tirage d une boule de l urne, «vert» est noté 0, «blanc» est noté 1 et «rouge» est noté 2. a) Simuler sur la calculatrice, avec l instruction Int(3Ran#) sur CASIO ou int(3rand) sur TI, 12 tirages d une boule de l urne et compléter le tableau suivant. Exemple : Tirage numéro Résultat b) Déterminer l effectif de chacune des issues pour cet échantillon de 12 tirages. Nombre de boules vertes : 4. Nombre de boules blanches : 3. Nombre de boules rouges : 5. c) Calculer la fréquence de chacune des issues pour cet échantillon de 12 tirages. Fréquence de boules vertes : 0,33. Fréquence de boules blanches : 0,25. Fréquence de boules rouges : 0,42. Exercice 2 5 points 1. Dans une classe, 9 élèves ont simulé chacun 50 lancers d une pièce de monnaie, et 9 autres ont simulé chacun lancers. Les fréquences de «Pile» obtenues figurent dans le tableau suivant (arrondies à 0,01). Tirage numéro Fréquence de «Pile» pour 50 lancers 0,56 0,44 0,62 0,46 0,64 0,4 0,6 0,46 0,54 Fréquence de «Pile» pour lancers 0,52 0,51 0,51 0,49 0,48 0,51 0,52 0,50 0,52 Les fréquences obtenues pour 50 lancers fluctuent-elles? Oui. et pour lancers? Elles fluctuent aussi CHAPITRE 9 FRÉQUENCE, PROBABILITÉ 145
12 2. a) Compléter le tableau suivant. Fréquence Fréquence minimale maximale Étendue Échantillons de taille 50 0,4 0,64 0,64 0,4 = 0,24 Échantillons de taille ,48 0,52 0,52 0,48 = 0,04 b) Compléter : l étendue la plus petite est celle obtenue avec les échantillons de taille Cela signifie que la fluctuation de la fréquence de «Pile» pour les échantillons de taille est moins grande que pour ceux de taille 50. Exercice 3 8 points Les trois machines A, B et C d un atelier ont une production mensuelle totale de pièces identiques. Leurs productions mensuelles respectives sont données par le diagramme en barres ci-contre. 1. Compléter le tableau suivant. Effectif Machine A Machine B Machine C Nombre de pièces produites Fréquence de pièces produites (arrondie à 0,01) Machine A Machine B Machine C Total ,27 0,33 0,40 1 Les fréquences de ce tableau seront les probabilités à utiliser dans les questions suivantes. Une pièce est choisie au hasard dans la production mensuelle totale. 2. a) Donner la probabilité p 1 que la pièce provienne de la machine A. p 1 = 0,27. b) Donner la probabilité p 2 que la pièce provienne de la machine B. p 2 = 0,33. c) Donner la probabilité p 3 que la pièce provienne de la machine C. p 3 = 0, a) Déterminer la probabilité p 4 que la pièce provienne de la machine A ou de la machine B. p 4 = p 1 + p 2 = 0,27 + 0,33 = 0,60. b) Déterminer la probabilité p 5 que la pièce provienne de la machine A ou de la machine C. p 5 = p 1 + p 3 = 0,27 + 0,40 = 0,67. c) Déterminer la probabilité p 6 que la pièce provienne de la machine B ou de la machine C. p 6 = p 2 + p 3 = 0,33 + 0,40 = 0,
Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités
Fluctuation d une fréquence selon les échantillons - Probabilités C H A P I T R E 3 JE DOIS SAVOIR Calculer une fréquence JE VAIS ÊTRE C APABLE DE Expérimenter la prise d échantillons aléatoires de taille
Plus en détailI. Cas de l équiprobabilité
I. Cas de l équiprobabilité Enoncé : On lance deux dés. L un est noir et l autre est blanc. Calculer les probabilités suivantes : A «Obtenir exactement un as» «Obtenir au moins un as» C «Obtenir au plus
Plus en détailProbabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12
Probabilités. I - Rappel : trois exemples. Exemple 1 : Dans une classe de 25 élèves, il y a 16 filles. Tous les élèves sont blonds ou bruns. Parmi les filles, 6 sont blondes. Parmi les garçons, 3 sont
Plus en détailLes 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 détailPROBABILITÉS CONDITIONNELLES
PROBABILITÉS CONDITIONNELLES A.FORMONS DES COUPLES Pour la fête de l école, les élèves de CE 2 ont préparé une danse qui s exécute par couples : un garçon, une fille. La maîtresse doit faire des essais
Plus en détailProbabilité. 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 détailProbabilités. 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 détailProbabilités conditionnelles Loi binomiale
Exercices 23 juillet 2014 Probabilités conditionnelles Loi binomiale Équiprobabilité et variable aléatoire Exercice 1 Une urne contient 5 boules indiscernables, 3 rouges et 2 vertes. On tire au hasard
Plus en détailExemple On lance une pièce de monnaie trois fois de suite. Calculer la probabilité d obtenir exactement deux fois pile.
Probabilités Définition intuitive Exemple On lance un dé. Quelle est la probabilité d obtenir un multiple de 3? Comme il y a deux multiples de 3 parmi les six issues possibles, on a chances sur 6 d obtenir
Plus en détailExercices 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 détail1. Déterminer l ensemble U ( univers des possibles) et l ensemble E ( événement) pour les situations suivantes.
Corrigé du Prétest 1. Déterminer l ensemble U ( univers des possibles) et l ensemble E ( événement) pour les situations suivantes. a) Obtenir un nombre inférieur à 3 lors du lancer d un dé. U= { 1, 2,
Plus en détailProbabilités sur un univers fini
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 7 août 204 Enoncés Probabilités sur un univers fini Evènements et langage ensembliste A quelle condition sur (a, b, c, d) ]0, [ 4 existe-t-il une probabilité P sur
Plus en détailProbabilités conditionnelles Loi binomiale
Fiche BAC ES 05 Terminale ES Probabilités conditionnelles Loi binomiale Cette fiche sera complétée au fur et à mesure Exercice n 1. BAC ES. Centres étrangers 2012. [RÉSOLU] Un sondage a été effectué auprès
Plus en détailExercices de dénombrement
Exercices de dénombrement Exercice En turbo Pascal, un entier relatif (type integer) est codé sur 6 bits. Cela signifie que l'on réserve 6 cases mémoires contenant des "0" ou des "" pour écrire un entier.
Plus en détailArbre de probabilité(afrique) Univers - Evénement
Arbre de probabilité(afrique) Univers - Evénement Exercice 1 Donner l univers Ω de l expérience aléatoire consistant à tirer deux boules simultanément d une urne qui en contient 10 numérotés puis à lancer
Plus en détailProbabilités Loi binomiale Exercices corrigés
Probabilités Loi binomiale Exercices corrigés Sont abordés dans cette fiche : (cliquez sur l exercice pour un accès direct) Exercice 1 : épreuve de Bernoulli Exercice 2 : loi de Bernoulli de paramètre
Plus en détailCours d algorithmique pour la classe de 2nde
Cours d algorithmique pour la classe de 2nde F.Gaudon 10 août 2009 Table des matières 1 Avant la programmation 2 1.1 Qu est ce qu un algorithme?................................. 2 1.2 Qu est ce qu un langage
Plus en détailLes suites numériques
Chapitre 3 Term. STMG Les suites numériques Ce que dit le programme : Suites arithmétiques et géométriques CONTENUS CAPACITÉS ATTENDUES COMMENTAIRES Suites arithmétiques et géométriques Expression du terme
Plus en détailTRIGONOMETRIE Algorithme : mesure principale
TRIGONOMETRIE Algorithme : mesure principale Déterminer la mesure principale d un angle orienté de mesure! 115" Problèmatique : Appelons θ la mesure principale, θ et! 115" sont deux mesures du même angle,
Plus en détail4. Exercices et corrigés
4. Exercices et corrigés. N 28p.304 Dans une classe de 3 élèves, le club théâtre (T) compte 0 élèves et la chorale (C) 2 élèves. Dix-huit élèves ne participent à aucune de ces activités. On interroge au
Plus en détailStatistiques II. Alexandre Caboussat alexandre.caboussat@hesge.ch. Classe : Mardi 11h15-13h00 Salle : C110. http://campus.hesge.
Statistiques II Alexandre Caboussat alexandre.caboussat@hesge.ch Classe : Mardi 11h15-13h00 Salle : C110 http://campus.hesge.ch/caboussata 1 mars 2011 A. Caboussat, HEG STAT II, 2011 1 / 23 Exercice 1.1
Plus en détailP1 : Corrigés des exercices
P1 : Corrigés des exercices I Exercices du I I.2.a. Poker : Ω est ( l ensemble ) des parties à 5 éléments de l ensemble E des 52 cartes. Cardinal : 5 I.2.b. Bridge : Ω est ( l ensemble ) des parties à
Plus en détailProbabilités. I - Expérience aléatoire. II - Evénements
Probabilités Voici le premier cours de probabilités de votre vie. N avez-vous jamais eut envie de comprendre les règles des grands joueurs de poker et de les battre en calculant les probabilités d avoir
Plus en détailTSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité 1
TSTI 2D CH X : Exemples de lois à densité I Loi uniforme sur ab ; ) Introduction Dans cette activité, on s intéresse à la modélisation du tirage au hasard d un nombre réel de l intervalle [0 ;], chacun
Plus en détailMATHÉMATIQUES APPLIQUÉES S4 Exercices
Unité D Probabilité Exercice 1 : Chemins 1. Aline habite la maison illustrée ci-dessous. Le diagramme illustre les murs et les portes. a) Combien existe-t-il de chemins possibles entre la pièce A et la
Plus en détailLa simulation probabiliste avec Excel
La simulation probabiliste avec Ecel (2 e version) Emmanuel Grenier emmanuel.grenier@isab.fr Relu par Kathy Chapelain et Henry P. Aubert Incontournable lorsqu il s agit de gérer des phénomènes aléatoires
Plus en détailAndrey Nikolaevich Kolmogorov
PROBABILITÉS La théorie des probabilités est née de l étude par les mathématiciens des jeux de hasard. D'ailleurs, le mot hasard provient du mot arabe «az-zahr» signifiant dé à jouer. On attribue au mathématicien
Plus en détailLES GENERATEURS DE NOMBRES ALEATOIRES
LES GENERATEURS DE NOMBRES ALEATOIRES 1 Ce travail a deux objectifs : ====================================================================== 1. Comprendre ce que font les générateurs de nombres aléatoires
Plus en détailAnalyse Combinatoire
Analyse Combinatoire 1) Équipes On dispose d un groupe de cinq personnes. a) Combien d équipes de trois personnes peut-on former? b) Combien d équipes avec un chef, un sous-chef et un adjoint? c) Combien
Plus en détailEcran : Processeur : OS : Caméra : Communication : Mémoire : Connectique : Audio : Batterie : Autonomie : Dimensions : Poids : DAS :
SMARTPHONE - DUAL-CORE - NOIR 3483072425242 SMARTPHONE - DUAL-CORE - BLEU XXXX SMARTPHONE - DUAL-CORE - BLANC 3483072485246 SMARTPHONE - DUAL-CORE - ROSE 3483073704131 SMARTPHONE - DUAL-CORE - ROUGE XXXX
Plus en détail[WINDOWS 7 - LES FICHIERS] 28 avril 2010. Logiciel / Windows
Ce dossier a une forme un peu différente des précédentes : c est un ensemble de «fiches» décrivant chacune une des opérations que l on peut effectuer avec un fichier (enregistrer, renommer, etc.). Chaque
Plus en détailExercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010
Exercices supplémentaires sur l introduction générale à la notion de probabilité 2009-2010 Exercices fortement conseillés : 6, 10 et 14 1) Un groupe d étudiants est formé de 20 étudiants de première année
Plus en détailCALCUL 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 détailDistribution Uniforme Probabilité de Laplace Dénombrements Les Paris. Chapitre 2 Le calcul des probabilités
Chapitre 2 Le calcul des probabilités Equiprobabilité et Distribution Uniforme Deux événements A et B sont dits équiprobables si P(A) = P(B) Si il y a équiprobabilité sur Ω, cad si tous les événements
Plus en détailLes devoirs en Première STMG
Les devoirs en Première STMG O. Lader Table des matières Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions....................... 2 Devoir sur table 1 : Proportions et inclusions (corrigé)..................
Plus en détailManuel de mise en page de l intérieur de votre ouvrage
Manuel de mise en page de l intérieur de votre ouvrage Merci de suivre strictement les recommandations de ce manuel qui a pour but de vous aider à préparer un livre dont la qualité de mise en page est
Plus en détailUniversité Paris 8 Introduction aux probabilités 2014 2015 Licence Informatique Exercices Ph. Guillot. 1 Ensemble fondamental loi de probabilité
Université Paris 8 Introduction aux probabilités 2014 2015 Licence Informatique Exercices Ph. Guillot 1 Ensemble fondamental loi de probabilité Exercice 1. On dispose de deux boîtes. La première contient
Plus en détailProbabilités et Statistiques. Feuille 2 : variables aléatoires discrètes
IUT HSE Probabilités et Statistiques Feuille : variables aléatoires discrètes 1 Exercices Dénombrements Exercice 1. On souhaite ranger sur une étagère 4 livres de mathématiques (distincts), 6 livres de
Plus en détailProbabilités (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 détailProbabilités sur un univers fini
[http://mp.cpgedupuydelome.fr] édité le 10 août 2015 Enoncés 1 Proailités sur un univers fini Evènements et langage ensemliste A quelle condition sur (a,, c, d) ]0, 1[ 4 existe-t-il une proailité P sur
Plus en détailPlus petit, plus grand, ranger et comparer
Unité 11 Plus petit, plus grand, ranger et comparer Combien y a-t-il de boules sur la tige A? Sur la tige B? A B Le nombre de boules sur la tige A est plus grand que sur la tige B. On écrit : > 2 On lit
Plus en détailFeuille d exercices 2 : Espaces probabilisés
Feuille d exercices 2 : Espaces probabilisés Cours de Licence 2 Année 07/08 1 Espaces de probabilité Exercice 1.1 (Une inégalité). Montrer que P (A B) min(p (A), P (B)) Exercice 1.2 (Alphabet). On a un
Plus en détailMesure de probabilité, indépendance.
MATHEMATIQUES TD N 2 : PROBABILITES ELEMENTAIRES. R&T Saint-Malo - 2nde année - 2011/2012 Mesure de probabilité, indépendance. I. Des boules et des cartes - encore - 1. On tire simultanément 5 cartes d
Plus en détailTravaux dirigés d introduction aux Probabilités
Travaux dirigés d introduction aux Probabilités - Dénombrement - - Probabilités Élémentaires - - Variables Aléatoires Discrètes - - Variables Aléatoires Continues - 1 - Dénombrement - Exercice 1 Combien
Plus en détailLe chiffre est le signe, le nombre est la valeur.
Extrait de cours de maths de 6e Chapitre 1 : Les nombres et les opérations I) Chiffre et nombre 1.1 La numération décimale En mathématique, un chiffre est un signe utilisé pour l'écriture des nombres.
Plus en détailCaisses Sociales de Monaco - Déclarations de Salaires DIDACTICIEL. Version 3.2
Caisses Sociales de Monaco - Déclarations de Salaires DIDACTICIEL Version 3.2 Table des matières Les différentes étapes 1 Saisie des déclarations du mois courant...2 Saisie...2 Insertion de lignes...5
Plus en détailUtilisation du logiciel Epson Easy Interactive Tools
Utilisation du logiciel Epson Easy Interactive Tools Ce logiciel permet d'utiliser le stylo electronique comme souris pour contrôler l'ordinateur depuis l'écran et comme feutre électronique pour écrire
Plus en détailExo7. Probabilité conditionnelle. Exercices : Martine Quinio
Exercices : Martine Quinio Exo7 Probabilité conditionnelle Exercice 1 Dans la salle des profs 60% sont des femmes ; une femme sur trois porte des lunettes et un homme sur deux porte des lunettes : quelle
Plus en détailThéorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014. Paul Honeine Université de technologie de Troyes France
Théorie et Codage de l Information (IF01) exercices 2013-2014 Paul Honeine Université de technologie de Troyes France TD-1 Rappels de calculs de probabilités Exercice 1. On dispose d un jeu de 52 cartes
Plus en détailCoefficients binomiaux
Probabilités L2 Exercices Chapitre 2 Coefficients binomiaux 1 ( ) On appelle chemin une suite de segments de longueur 1, dirigés soit vers le haut, soit vers la droite 1 Dénombrer tous les chemins allant
Plus en détailProbabilités. Une urne contient 3 billes vertes et 5 billes rouges toutes indiscernables au toucher.
Lycée Jean Bart PCSI Année 2013-2014 17 février 2014 Probabilités Probabilités basiques Exercice 1. Vous savez bien qu un octet est une suite de huit chiffres pris dans l ensemble {0; 1}. Par exemple 01001110
Plus en détailService des ressources informatiques - Conseil Scolaire de District Catholique Centre-Sud Page 1
Service des ressources informatiques - Conseil Scolaire de District Catholique Centre-Sud Page 1 Table des matières 1. Accéder au gestionnaire de notes... 3 2. Sélectionner une classe... 4 3. Première
Plus en détailPOKER ET PROBABILITÉ
POKER ET PROBABILITÉ Le poker est un jeu de cartes où la chance intervient mais derrière la chance il y a aussi des mathématiques et plus précisément des probabilités, voici une copie d'écran d'une main
Plus en détailSoit la fonction affine qui, pour représentant le nombre de mois écoulés, renvoie la somme économisée.
ANALYSE 5 points Exercice 1 : Léonie souhaite acheter un lecteur MP3. Le prix affiché (49 ) dépasse largement la somme dont elle dispose. Elle décide donc d économiser régulièrement. Elle a relevé qu elle
Plus en détail9 5 2 5 Espaces probabilisés
BCPST2 9 5 2 5 Espaces probabilisés I Mise en place du cadre A) Tribu Soit Ω un ensemble. On dit qu'un sous ensemble T de P(Ω) est une tribu si et seulement si : Ω T. T est stable par complémentaire, c'est-à-dire
Plus en détailACTIVTE N 2 CONTRAT D ACTIVITE NIVEAU 6 ème Objets techniques Matériaux Energies Evolution objets techniques Réalisation T.I.C DECOUVERTE DU POSTE INFORMATIQUE PRESENTATION DE L ACTIVITE Cette activité
Plus en détailGEA II Introduction aux probabilités Poly. de révision. Lionel Darondeau
GEA II Introduction aux probabilités Poly. de révision Lionel Darondeau Table des matières Énoncés 4 Corrigés 10 TD 1. Analyse combinatoire 11 TD 2. Probabilités élémentaires 16 TD 3. Probabilités conditionnelles
Plus en détailAP1.1 : Montages électroniques élémentaires. Électricité et électronique
STI2D Option SIN Terminale AP1.1 : Montages électroniques élémentaires Électricité et électronique Durée prévue : 3h. Problématique : connaître les composants élémentaires de l'électronique Compétences
Plus en détailMode d emploi base de données AIFRIS : Commande et inscriptions
Mode d emploi base de données AIFRIS : Commande et inscriptions Vous trouverez dans les pages qui suivent la démarche à suivre pour les inscriptions en ligne au congrès de l AIFRIS. La présentation suit
Plus en détailIndépendance Probabilité conditionnelle. Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles
Chapitre 3 Événements indépendants et Probabilités conditionnelles Indépendance Indépendance Probabilité conditionnelle Definition Deux événements A et B sont dits indépendants si P(A B) = P(A).P(B) Attention
Plus en détailAtelier n 12 : Assistance à distance
Atelier n 12 : Assistance à distance Que faire quand on se retrouve seul face à son ordinateur qui refuse obstinément de faire ce qu on voudrait qu il fasse (même en lui demandant gentiment!)? On peut
Plus en détailCréation du projet : 1 sur 13
Prise en main rapide de Vijéo Designer 5.0 Configuration de la communication API et pupitre sur Ethernet page1 API et pupitre sur Série page3 XBTGT1130 avec liaison ETHERNET API et PC Création du projet
Plus en détailProbabilités. C. Charignon. I Cours 3
Probabilités C. Charignon Table des matières I Cours 3 1 Dénombrements 3 1.1 Cardinal.................................................. 3 1.1.1 Définition............................................. 3
Plus en détailRetour table des matières
TABLE DES MATIÈRES Ouvrir un compte 1 Créer votre nom utilisateur et votre mot de passe 1 Ouvrir une session 3 Faire une commande / Légende de prix 3 1. Avec l option «Mes favoris» 4 2. Avec l option «Items
Plus en détailBac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures)
Bac Blanc Terminale ES - Février 2011 Épreuve de Mathématiques (durée 3 heures) Eercice 1 (5 points) pour les candidats n ayant pas choisi la spécialité MATH Le tableau suivant donne l évolution du chiffre
Plus en détailEXCEL TUTORIEL 2012/2013
EXCEL TUTORIEL 2012/2013 Excel est un tableur, c est-à-dire un logiciel de gestion de tableaux. Il permet de réaliser des calculs avec des valeurs numériques, mais aussi avec des dates et des textes. Ainsi
Plus en détailt 100. = 8 ; le pourcentage de réduction est : 8 % 1 t Le pourcentage d'évolution (appelé aussi taux d'évolution) est le nombre :
Terminale STSS 2 012 2 013 Pourcentages Synthèse 1) Définition : Calculer t % d'un nombre, c'est multiplier ce nombre par t 100. 2) Exemples de calcul : a) Calcul d un pourcentage : Un article coûtant
Plus en détailSommaire. I.1 : Alimentation à partir d un fichier Access (.mdb)...2
Sommaire I. SCENARII DE TRAITEMENTS...2 I.1 : Alimentation à partir d un fichier Access (.mdb)...2 I.1 : Vérification de l intégrité des traitements SQL sur la pyramide des ages...3 I.2 : Vérification
Plus en détailFactorisation Factoriser en utilisant un facteur commun Fiche méthode
Factorisation Factoriser en utilisant un facteur commun Fiche méthode Rappel : Distributivité simple Soient les nombres, et. On a : Factoriser, c est transformer une somme ou une différence de termes en
Plus en détailDécouverte du tableur CellSheet
Découverte du tableur CellSheet l application pour TI-83 Plus et TI-84 Plus. Réalisé par Guy Juge Professeur de mathématiques et formateur IUFM de l académie de Caen Pour l équipe des formateurs T 3 Teachers
Plus en détailProcédure de sauvegarde pour AB Magique
Procédure de sauvegarde pour AB Magique Importance de la copie de sauvegarde : Il est très important de saisir l utilité d une copie de sauvegarde de votre logiciel AB Magique. Si un problème informatique
Plus en détailExo7. Calculs de déterminants. Fiche corrigée par Arnaud Bodin. Exercice 1 Calculer les déterminants des matrices suivantes : Exercice 2.
Eo7 Calculs de déterminants Fiche corrigée par Arnaud Bodin Eercice Calculer les déterminants des matrices suivantes : Correction Vidéo ( ) 0 6 7 3 4 5 8 4 5 6 0 3 4 5 5 6 7 0 3 5 4 3 0 3 0 0 3 0 0 0 3
Plus en détailLes bases de données. Se familiariser avec Base. Figure 1.1A Ouvre le fichier dont tu as besoin. Lance OpenOffice Base.
Exercice 1. 1 Se familiariser avec Base Figure 1.1A Ouvre le fichier dont tu as besoin. Données de l élève Lance OpenOffice Base. Ouvre le fichier nommé 6A Base de données clients (Figure 1.1A). Clique
Plus en détailGuide de démarrage rapide. (pour la version 5.0.)
Guide de démarrage rapide (pour la version 5.0.) 2 Table des matières Introduction Réglages de l application MyTalk Mobile 1. MODIFICATION 2. DEMARRER 3. AFFICHER 4. SYNTHETISEUR VOCAL 5. NOMBRE DE MOTS
Plus en détailPRISE EN MAIN D UN TABLEUR. Version OPEN OFFICE
PRISE EN MAIN D UN TABLEUR Version OPEN OFFICE Prise en main d un tableur page 2 1. L utilisation de la souris Pour faire fonctionner un tableur, on utilise le clavier mais aussi la souris. Rappelons,
Plus en détailQu est-ce qu une probabilité?
Chapitre 1 Qu est-ce qu une probabilité? 1 Modéliser une expérience dont on ne peut prédire le résultat 1.1 Ensemble fondamental d une expérience aléatoire Une expérience aléatoire est une expérience dont
Plus en détailBAREME sur 40 points. Informatique - session 2 - Master de psychologie 2006/2007
BAREME ur 40 point Informatique - eion 2 - Mater de pychologie 2006/2007 Bae de donnée PRET de MATERIEL AUDIO VISUEL. Remarque : Le ujet comporte 7 page. Vérifier qu il et complet avant de commencer. Une
Plus en détailExe Livret Animateur_Exe Livret Animateur 01/02/11 11:10 Page1
Exe Livret Animateur_Exe Livret Animateur 01/02/11 11:10 Page1 1 Exe Livret Animateur_Exe Livret Animateur 01/02/11 11:10 Page2 Estimez les produits, tournez la roue et tentez de remporter la vitrine!
Plus en détailGuide d'utilisation de la. plate-forme GAR. pour déposer une demande. de Bourse Sanitaire et Sociale
Guide d'utilisation de la plate-forme GAR pour déposer une demande de Bourse Sanitaire et Sociale Pour déposer une demande de Bourse Sanitaire et Sociale, vous allez vous authentifier sur la plate-forme
Plus en détailUtiliser ma messagerie GMAIL
Utiliser ma messagerie GMAIL Doc réalisé par : Delphine BERTRAND Service AVAMN Décembre 2013 Version SOMMAIRE 1 Comment se connecter à Gmail --------------------------------------------- p.1 2 Comment
Plus en détailUEO11 COURS/TD 1. nombres entiers et réels codés en mémoire centrale. Caractères alphabétiques et caractères spéciaux.
UEO11 COURS/TD 1 Contenu du semestre Cours et TDs sont intégrés L objectif de ce cours équivalent a 6h de cours, 10h de TD et 8h de TP est le suivant : - initiation à l algorithmique - notions de bases
Plus en détailCalculs de probabilités conditionelles
Calculs de probabilités conditionelles Mathématiques Générales B Université de Genève Sylvain Sardy 20 mars 2008 1. Indépendance 1 Exemple : On lance deux pièces. Soit A l évènement la première est Pile
Plus en détailCours pratique Excel. Dans chacune des feuilles, les donnés sont déjà entrées afin de gagner du temps.
Cours pratique Excel Présentation du classeur cours.xls C est un classeur qui contient 7 feuilles Liste de personnes Calculs simples Solde Listes Auto Relatif Absolu Formats Paye Cours AFM Dans chacune
Plus en détailLECON 2 : PROPRIETES DE L'AFFICHAGE Version aout 2011
LECON 2 : PROPRIETES DE L'AFFICHAGE Version aout 2011 COPIER LE FICHIER LECON 1_02 DU DISQUE D : VERS LA CLE USB Cliquez gauche deux fois sur l'icône POSTE DE TRAVAIL Cliquez gauche deux fois sur DONNEES
Plus en détailBaccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013
Baccalauréat ES/L Amérique du Sud 21 novembre 2013 A. P. M. E. P. EXERCICE 1 Commun à tous les candidats 5 points Une entreprise informatique produit et vend des clés USB. La vente de ces clés est réalisée
Plus en détailFiche pédagogique : ma famille et moi
Fiche pédagogique : ma famille et moi Tâche finale de l activité : Jouer au «Cluedo» Niveau(x) Cycle 3 Contenu culturel : - jeux de sociétés Connaissances : Connaissances requises : - cf séquences primlangue
Plus en détail315 et 495 sont dans la table de 5. 5 est un diviseur commun. Leur PGCD n est pas 1. Il ne sont pas premiers entre eux
Exercice 1 : (3 points) Un sac contient 10 boules rouges, 6 boules noires et 4 boules jaunes. Chacune des boules a la même probabilité d'être tirée. On tire une boule au hasard. 1. Calculer la probabilité
Plus en détailCréer un tableau avec LibreOffice / Calc
Créer un tableau avec LibreOffice / Calc Réaliser des tableaux LibreOffice / Calc permet de créer des tableaux facilement en utilisant les cellules. En premier lieu, il faut prévoir le nombre de colonnes
Plus en détailNOTIONS DE PROBABILITÉS
NOTIONS DE PROBABILITÉS Sommaire 1. Expérience aléatoire... 1 2. Espace échantillonnal... 2 3. Événement... 2 4. Calcul des probabilités... 3 4.1. Ensemble fondamental... 3 4.2. Calcul de la probabilité...
Plus en détailACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #4-5
ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #4-5 ARTHUR CHARPENTIER 1 Un certain test médical révèle correctement, avec probabilité 0.85, qu une personne a le sida lorsqu elle l a vraiment et révèle incorrectement,
Plus en détailNOTICE TELESERVICES : Créer mon compte personnel
NOTICE TELESERVICES : Créer mon compte personnel Sommaire Sommaire... 1 Objet de la notice... 1 A qui s adresse cette notice?... 1 Pré-requis... 1 Le guide pas à pas pour créer votre compte personnel...
Plus en détailSecurexam pour le programme CPA,CGA
Securexam pour le programme CPA,CGA Plan de la présentation 1. Introduction 2. Les guides 3. Achat, inscription, installation du logiciel et examen d admission 4. Démonstration de l utilisation du logiciel
Plus en détailTD de supervision. J.P. Chemla. Polytech Tours Département productique 2ème année
TD de supervision J.P. Chemla Polytech Tours Département productique 2ème année 1 Présentation de l équipement On veut superviser une cuve dans un batiment. Les informations à visualiser sont les suivantes
Plus en détailLa Clé informatique. Formation Excel XP Aide-mémoire
La Clé informatique Formation Excel XP Aide-mémoire Septembre 2005 Table des matières Qu est-ce que le logiciel Microsoft Excel?... 3 Classeur... 4 Cellule... 5 Barre d outil dans Excel...6 Fonctions habituelles
Plus en détailREGLEMENT DES JEUX PARTOUCHE IMAGES (Serveur vocal et Internet)
REGLEMENT DES JEUX PARTOUCHE IMAGES (Serveur vocal et Internet) Le présent règlement remplacent, à compter du 24 juillet 2013, le précédent règlement Jeux PARTOUCHE IMAGES déposées en l étude de Maître
Plus en détailCe rêve est devenu réalité.
Vous venez de trouver une règle mise en ligne par un collectionneur qui, depuis 1998, partage sa collection de jeux de société et sa passion sur Internet. Imaginez que vous puissiez accéder, jour et nuit,
Plus en détailNombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN
Nombres, mesures et incertitudes en sciences physiques et chimiques. Groupe des Sciences physiques et chimiques de l IGEN Table des matières. Introduction....3 Mesures et incertitudes en sciences physiques
Plus en détailObjets Combinatoires élementaires
Objets Combinatoires élementaires 0-0 Permutations Arrangements Permutations pour un multi-ensemble mots sous-ensemble à k éléments (Problème du choix) Compositions LE2I 04 1 Permutations Supposons que
Plus en détailMO-Call pour les Ordinateurs. Guide de l utilisateur
MO-Call pour les Ordinateurs Guide de l utilisateur Sommaire MO-CALL POUR ORDINATEURS...1 GUIDE DE L UTILISATEUR...1 SOMMAIRE...2 BIENVENUE CHEZ MO-CALL...4 MISE EN ROUTE...5 CONNEXION...5 APPELS...7 COMPOSITION
Plus en détail