Ch.6ÊPROBABILITÉS _ partie 1

Documents pareils
Mathématiques Financières : l essentiel Les 10 formules incontournables (Fin de période)

II - Notions de probabilité. 19/10/2007 PHYS-F-301 G. Wilquet 1

LE PRINCIPE DU RAISONNEMENT PAR RÉCURRENCE

Semestre : 4 Module : Méthodes Quantitatives III Elément : Mathématiques Financières Enseignant : Mme BENOMAR

SYSTEME FERME EN REACTION CHIMIQUE

EXERCICES : DÉNOMBREMENT

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

Coefficient de partage

Dénombrement. Chapitre Enoncés des exercices

L Analyse Factorielle des Correspondances

Incertitudes expérimentales

FEUILLE D EXERCICES 17 - PROBABILITÉS SUR UN UNIVERS FINI

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

" BIOSTATISTIQUE - 1 "

Application de la théorie des valeurs extrêmes en assurance automobile

Les sinistres graves en assurance automobile : Une nouvelle approche par la théorie des valeurs extrêmes

COURS DE MATHEMATIQUE FINANCIERE A COURT ET LONG TERME Promotion : Première année de graduat

CHAPITRE 6 : LE BIEN-ETRE. Durée : Objectif spécifique : Résumé : I. L agrégation des préférences. Cerner la notion de bien-être et sa mesure.

Mesure avec une règle

20. Algorithmique & Mathématiques

Ressources pour le lycée général et technologique

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

Des familles de deux enfants

Chapitre 3 : Fonctions d une variable réelle (1)

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

Module 3 : Inversion de matrices

L information sera transmise selon des signaux de nature et de fréquences différentes (sons, ultrasons, électromagnétiques, électriques).

Probabilités. Rappel : trois exemples. Exemple 2 : On dispose d un dé truqué. On sait que : p(1) = p(2) =1/6 ; p(3) = 1/3 p(4) = p(5) =1/12

1 Mesure et intégrale

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

dénombrement, loi binomiale

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

Une méthode alternative de provisionnement stochastique en Assurance Non Vie : Les Modèles Additifs Généralisés

Exercices de révision

Estimation des incertitudes sur les erreurs de mesure.

Comportement d'une suite

Les nouveaux relevés de compte

GIN FA INSTRUMENTATION P Breuil

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

Méthodologie version 1, juillet 2006

SÉRIES STATISTIQUES À DEUX VARIABLES

Solutions particulières d une équation différentielle...

[ édité le 10 juillet 2014 Enoncés 1. Exercice 6 [ ] [correction] Si n est un entier 2, le rationnel H n =

NFE107 Urbanisation et architecture des systèmes d information. Juin «La virtualisation» CNAM Lille. Auditeur BAULE.L 1

2 ième partie : MATHÉMATIQUES FINANCIÈRES

Calcul de tableaux d amortissement

Terminale S. Terminale S 1 F. Laroche

Probabilités et statistique pour le CAPES

Sciences Industrielles Précision des systèmes asservis Papanicola Robert Lycée Jacques Amyot

Chapitre 3: TESTS DE SPECIFICATION

Conception d un outil décisionnel pour la gestion de la relation client dans un site de e-commerce

TD 1. Statistiques à une variable.

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

OBLIGATION DU SECTEUR PRIVE : EVALUATION ET OUTIL DE GESTION DU RISQUE DE TAUX D INTERET

Limites des Suites numériques

n tr tr tr tr tr tr tr tr tr tr n tr tr tr Nom:... Prénom :...

Le Sphinx. Enquêtes, Sondages. Analyse de données. Internet :

Découvrez les bâtiments* modulaires démontables

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

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

ANNEXES...16 Notation...16 Rente financière certaine Mémo d Actuariat - Sophie /16

NOTIONS DE PROBABILITÉS

GEA I Mathématiques nancières Poly. de révision. Lionel Darondeau

S2I 1. quartz circuit de commande. Figure 1. Engrenage

Conception d un outil décisionnel pour la gestion de la relation client dans un site de e-commerce

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

RESOLUTION PAR LA METHODE DE NORTON, MILLMAN ET KENNELY

Statistique descriptive bidimensionnelle

Commande Prédictive Robuste d un Système MIMO utilisant un modèle BOG et les techniques LMI

Plan. Gestion des stocks. Les opérations de gestions des stocks. Les opérations de gestions des stocks

CHAPITRE 1 : Distribution statistique à une dimension

Le chef d entreprise développe les services funéraires de l entreprise, en

Deuxième partie : LES CONTRATS D ASSURANCE VIE CLASSIQUES

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

CHAPITRE 2 SÉRIES ENTIÈRES

CHAPITRE 14 : RAISONNEMENT DES SYSTÈMES DE COMMANDE

ISAN System: 5 Œuvre à épisodes ou en plusieurs parties

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

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

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

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

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

Séquence 5. La fonction logarithme népérien. Sommaire

Les probabilités. Chapitre 18. Tester ses connaissances

Partie 1 Automatique 1 et 2 (Asservissements Linéaires Continus)

LES ESCALIERS. Du niveau du rez-de-chaussée à celui de l'étage ou à celui du sous-sol.

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

Faites connaissance avec votre Rubik s Cube Étape 1

MTH 2301 Méthodes statistiques en ingénierie. MTH 2301 Méthodes statistiques en ingénierie

ANNEX 1 ANNEXE RÈGLEMENT DÉLÉGUÉ (UE) N /.. DE LA COMMISSION

Gérer les applications

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

Etude de la fonction ζ de Riemann

Les Nombres Parfaits.

Procès - Verbal du Conseil Municipal Du lundi 15 décembre 2014

.NET remoting. Plan. Principes de.net Remoting

1.0 Probabilité vs statistique Expérience aléatoire et espace échantillonnal Événement...2

I N F O R M AT I O N P R O D U I T. Motion Control Speed Monitor MOC3SA Systèmes de commande de sécurité. Protection optimale pendant la maintenance

MÉTHODES DE SONDAGES UTILISÉES DANS LES PROGRAMMES D ÉVALUATIONS DES ÉLÈVES

Module : réponse d un système linéaire

Transcription:

LFA / remère S COURS Gesto de doées Mme MAINGUY I Raels / Lo de robablté Ch6ÊPROBABILITÉS _ arte ere S défto O aelle exérece aléatore toute exérece ayat luseurs ssues (ou évetualtés) ossbles et dot o e eut révor à l'avace laquelle de ces ssues sera réalsée Ces ssues sot otées e ; e ; e 3 ; ; e Leur esemble est oté Ω, aelé uvers { } O a doc Ω = e ; e ; e 3 ; ; e O lace u dé à sx faces : l'uvers est : Ω= { ;;3;4;5;6} déftos Chaque évetualté e est affectée d'ue robablté, c'est-à-dre d'u ombre odéré oté tel que : 0 et + + + = O aelle lo de robablté la doée des vérfat ces codtos S tous les évéemets élémetares ot la même robablté, o dt qu'ls sot équrobables, ou que la lo de robablté est équrobable (ou équréarte) O lace u dé à 6 faces be équlbré Chaque face ayat le même ombre de chaces de sortr, chaque évetualté a ue robablté de La lo de robablté est doc : 6 e 3 4 5 6 Remarque : De maère géérale, s ue exérece aléatore est équrobable et comorte ssues dfféretes, chacue des ssues a ue robablté de 6 6 6 6 6 6 Ue ure cotet 0 boules dscerables au toucher : 3 ores, blaches, 5 rouges Ω= ore ; blache ; rouge O tre ue boule au hasard das l'ure L'uvers est : { } L'uvers Ω est mu de la lo de robablté doée ar le tableau suvat: e ore blache rouge 0,3 0, 0,5 / Vocabulare des évéemets déftos U évéemet A est ue arte de Ω O écrt A Ω S e est u élémet de A, o dt que l'ssue e réalse l'évéemet A est l'évéemet mossble Ω est l'évéemet certa

LFA / remère S COURS Gesto de doées Mme MAINGUY O lace u dé à 6 faces be équlbré O ote : A = A l'évéemet " obter u ombre ar " : { ;4;6} B l'évéemet " obter u ombre féreur ou égal à " : B = { ;} C l'évéemet " obter 7 " : C = { 7} D l'évéemet " obter u ombre égatf " : D =, évéemet mossble E l'évéemet " obter u ombre féreur ou égal à 6 " : E = { ;;3;4;5;6} =Ω, évéemet certa déftos Soet A et B deux évéemets d'u uvers Ω L'évéemet A B est l'évéemet " A et B " : l est réalsé s A et B sot réalsés tous les deuxue arte de L'évéemet AU B est l'évéemet " A ou B " : l est réalsé s l'u au mos des deux évéemets est réalsé L'évéemet A est l'évéemet cotrare de A ou "o A " Deux évéemets A et B sot comatbles s'ls e euvet se réalser e même tems, c'est-à-dre s AI B = O cosdère u jeu de 3 cartes L'esérece aléatore cosste à trer ue carte au hasard L'uvers Ω est l'esemble des 3 cartes du jeu O cosdère les évéemets A : " la carte trée est u cœur " et B " la carte trée est u ro " AU B évéemet : " la carte trée est u cœur ou u ro " A B = { ro de cœur } A : évéemet " la carte trée est u que, ou trèfle ou carreau A B : évéemet "la carte trée est 'morte quelle carte du jeu à l'exceto du ro de cœur " 3 / Probablté d'u évéemet défto S Ω est u uvers de robabltés mu d'ue lo, alors la robablté d'u évéemet A est la somme des robabltés des ssues qu réalset A Remarques : ( Ω ) = ; ( ) = 0 Das le cas de l'équrobablté, s l'uvers Ω comorte ssues, o a : ombre d elemets de A ombre de cas favorables = et ( A) = = ombre d elemets de Ω ombre de cas ossbles rorété S A et B sot deux évéemets : A B ( ) = ( A) + ( B) ( A B) Cas artculer : s A et B sot comatbles alors : ( A) = ( A) ( U ) = ( ) + ( ) A B A B Das ue ure, o lace 35 éléhats (s, s!) 8 sot des éléhats d'afrque (les autres sot des éléhats d'ase), 8 sot des femelles dot 5 sot des éléhates d'afrque O red u éléhat au hasard Quelle est la robablté our que l'éléhat chos sot d'afrque ou ue femelle? II Modèles de référece : à l'ade d'exemles / Dagrammes Das u groue de 0 ersoes, 0 fot du surf, 8 de la êche, et 3 ratquet les deux O chost au hasard ue ersoe du groue / Calculer la robablté qu'elle s'téresse à la êche ou au surf / Calculer la robablté qu'elle e s'téresse à la êche, au surf

LFA / remère S COURS Gesto de doées Mme MAINGUY 3 / Tableau U sttut de sodage a terrogé 800 ersoes qu résdet sot e zoe urbae U, sot e zoe rurale R Ce sodage a eu leu sot ar téléhoe T sot ar etrete E O doe : 30 ersoes ot été terrogées au cours d'u etrete Parm elles, 50 vvet e zoe rurale 30 ersoes ot été terrogées a rtéléhoe et vvet e zoe urbae / Réur les formatos sous forme de tableau à comléter O chost ue ersoe au hasard : / Calculer la robablté des évéemets U et E 3 / Calculer la robablté qu'ue ersoe habte e zoe urbae sachat qu'elle a été sodée ar etrete 3 / Arbre de robablté Règles U arbre de robablté resecte tros règles : la somme des robabltés artat d'ue même race est toujours égale à ; la robablté d'u cheme est égale au rodut des robabltés recotrées sur ce chem ; la robablté d'u évéemet est a somme des robabltés des chems qu réalset cet évéemet U magas de matérels formatques roose deux tyes d'ordateurs : des ordateurs de bureau et des ordateurs ortables Ue equête sur le tye des ordateurs achetés ermet d'affrmer que, das ce magas : 75% des acheteurs d'ordateurs sot des étudats ; 60% des acheteurs étudats chossset u ordateur ortable, 30% des acheteurs o étudats chossset u ordateur ortable O terroge au hasard ue ersoe ayat acheté u ordateur das ce magas O ote E l'évéemet "la ersoe terrogée est u étudat" et E so cotrare O ote A l'évéemet "la ersoe terrogée a chos u ordateur ortable" et A so cotrare / Costrure u arbre odéré / a) Calculer E A b) E dédure ( A ) ( ) et ( E A) 3 / Détermer la robablté our que la ersoe terrogé at chos u ordateur de bureau U grad magas roose u jeu ermettat de gager u bo d'achat de 5 Il s'agt de : lacer u dé à 6 faces, arfatemet équlbré, dot face est jaue, faces sot bleues et 3 faces sot rouges ; us : fare tourer ue roue dvsée e 3 secteurs : u secteur jaue de 50, u bleu de 00 et le secteur restat rouge Le joueur gage lorsque les deux couleurs obteues sot detques / Sot J les évéemets : "obter jaue avec le dé", "obter bleu avec le dé", "obter rouge avec le dé" Calculer les robabltés des évéemets J / Sot J les évéemets : "obter jaue avec la roue", "obter bleu avec la roue", "obter rouge avec la roue" Calculer les robabltés des évéemets J 3 / Reréseter la stuato à l'ade d'u arbre odéré et calculer la robablté d'obter deux fos la couleur jaue, us calculer la robablté deux fos bleu, et ef d'obter deux fos rouge 4 / Sot G l'évéemet "le joueur gage u bo d'achat" Dédure de la questo récédete G ( )

LFA / remère S COURS Gesto de doées Mme MAINGUY 4 III La théore : varable aléatore / Itroducto O se souvet que l'uvers robablsable, souvet oté Ω, est costtué de toutes les ssues d'ue exarece aléaore Le terme dscrte tradut le fat que l'o eut déombrer chacue des ssues (o eut leur doer ue valeur récse) ous étuderos e termale S des los de robablté cotues; o e ourra as doer ue valeur à chacue des ssues (ar exemle, o e eut as comter tous les ombres réels comrs etre et 3) U joueur lace fos ue èce équlbrée Il gage ar "PILE" obteu et erd ar "FACE" obteu O modélse Ω= FF ; ; PP ; ; FP ; ; PF ; l'exérece ar la lo équréarte sur {( ) ( ) ( ) ( )} Le ga algébrque du joueur est ue varable aléatore X sur Ω FF ; ; FP ; ; PF ; ; PP, ; les valeurs resectves ;;;4 Elle assoce aux ssues ( ) ( ) ( ) ( ) = = ( ) = 4 ( X = ) = ( {( F; P) }) + ( {( P; F) }) = ( X = 4 ) = ( {( P; P) }) = 4 O a alors : ( X ) {( F; F) } défto Sot Ω est l'uvers assocé à ue exérece aléatore E et ue lo de robablté sur Ω O déft ue varable aléatore e assocat à chaque ssue e u ombre réel x X est ue alcato de Ω das X Ω ( ) = { x ; x ; ; x } est alors l'mage de Ω { } est alors l'esemble des valeurs rses ar la varable aléatore X sur l'uvers Ω alors our tout S x ; x ; ; x varat de à : l'évéemet " Xredlavaleurx " est oté : " X = x " la robablté de l'évéemet " X = x " est ( X = x ) Remarque s x Ω alors ( X = x) = et doc ( X x) 0 = = Pot Méthode Défr la lo de robablté d'ue exérece aléatore revet doc à : Ê détermer toutes les valeurs ossbles x ; x ; ; x rses ar X ; Ê détermer les robabltés ; ; ; des évéemets corresodats ; Ê regrouer les résultats das u tableau du tye : Valeurs rses ar X x x K x Probablté corresodate ( X = x ) K Ne as oubler de vérfer que + + + = Alcato Les grecs et les romas utlsaet u jeu d'osselets d'ageaux aelés astragales Pour u astragale doé, dot les faces sot umérotées de à 4, des exéreces statstques ot révélé qu'e règle gééral : l'astragale retombe sur les faces et 4 avec des chaces égales mas deux fos lus souvet sur la face que sur la face o obtet la face 3 avec ue fréquece égale à ue fos et dem celle de la face O lace cet astragale / Prooser ue modélsato de cette exérece aléatore O désgera ar k la robablté que l'astragale retombe sur la face uméro k, our k reat les valeurs à 4

LFA / remère S COURS Gesto de doées Mme MAINGUY 5 / Calculer les robabltés des évéemets : a) A : "obter u uméro mar" b) "obter u uméro suéreur ou égal à " c) B ; A B ; AU B 3 / O déft ue varable aléatore X reat our valeurs les gas algébrques de la maère suvate : le joueur mse 5 drachmes Il lace l'astragale S'l obtet u uméro ar, l gage 3 drachmes, s'l obtet le 3, l gage 5 drachmes, et s'l obtet le uméro, l gage 7 drachmes Établr la lo de robablté de la va X / Esérace, varace mathématque et écart-tye Das ce aragrahe, o cosdère ue varable aléatore X dot les ssues sot les ombres x La lo de robablté est alors Valeurs rses ar X x x K x Probablté K défto L'esérace de cette lo est le ombre oté E( X ), égal à : ( ) = x + x + + x = E X x = Das le cas d'u grad ombre de rééttos de l'exérece, l'esérace mathématque rerésete la moyee des valeurs x rses ar X odérées ar leur robablté resectves La varace de cette lo est le ombre oté V( X ) déf ar : ( ) = ( x E( X )) + ( x E( X )) + + ( x E( X )) = ( x E( X )) V X L'écart-tye de cette lo, oté σ, est égal à : ( X) V( X) σ = L'écart-tye mesure la dserso de la varable aléatore autour de sa moyee Remarque O a toujours V( X) 0 doc o eut toujours calculer l'écart-tye De lus σ ( X) = V( X) 0 3 / Léarté de l'esérace À artr des varables aléatores exstates, o eut e créer de ouvelles Avec des otaos usuelles, o obtet : Ê ax Ê X ( ) + b avec a et b réels ( ) + ( Y = x ) + b : x! a X = x + Y : x! X = x = rorétés O cosdère la varable aléatore Y = ax + b, a et b réels quelcoques Alors : EY ( ) = Eax ( + b) = ae( X) + b V( Y) = a V( X) et σ( Y) = aσ( X)