5.2 Espérance mathématique
mathématique se nomme plus souvent espérance de gain Eg
7 Lois de probabilité
Ainsi le fait qu'une nouvelle entreprise ne passe pas le cap de la première année peut être qualifié de succès si on s'intéresse au nombre de fermetures tout
VARIABLES ALÉATOIRES
jeux de hasard et d'espérance de gain qui les mènent à exposer une théorie nouvelle : les calculs de probabilités. Ils s'intéressent à la résolution de
PROBABILITÉS
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Première S - Probabilités - Variable aléatoire
L'espérance d'une variable aléatoire est la moyenne des valeurs qu'elle prend en considérant que les probabilités sont les fréquences des valeurs. • La variance
Mathématiques première S
May 3 2021 2 Probabilité conditionnelle ... 3.2 Espérance
Introduction aux probabilités et à la statistique Jean Bérard
2.7 Probabilité loi et espérance conditionnelles . entre autres un cours de mathématiques
Première S - Schéma de Bernoulli – Loi binomiale
lequel on s'intéresse à l'apparition de S : « obtenir un 1» est une épreuve de Bernoulli de paramètre et la probabilité de ? est donc 1.
Variables Aléatoires – Feuille dexercices
Les corrigés des exercices seront à retrouver sur le Padlet 1ère 3) En déduire la loi de probabilité de S. ... Son espérance est égale à 5.
Exercices sur les variables aléatoires – Lycée dAdultes de Paris
loi de probabilité de X. 3) Calculer l'espérance mathématique de X. Qu'en concluez-vous ? ... b) Indiquer la loi de probabilité de S en fonction de x.
[PDF] Première S - Probabilités - Variable aléatoire - Parfenoff org
L'espérance d'une variable aléatoire est la moyenne des valeurs qu'elle prend en considérant que les probabilités sont les fréquences des valeurs • La varianceÂ
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3 mai 2021 · La fonction estimation_s(p s) prend comme paramètres p correspondant au nombre d'expériences et m estimation de l'espérance Un essai donne :
[PDF] Première ES Cours Probabilités : variables aléatoires 1 1 2 3 4 5 6
Interprétation : L'espérance mathématique d'une variable aléatoire X s'interprète comme la valeur moyenne des valeurs prises par X lorsque l'expérienceÂ
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Probabilités cours première S 1 Expériences aléatoires Définitions : • Une expérience est dite aléatoire lorsqu'elle a plusieurs issues aussi
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Caractéristiques : – L'espérance mathématique d'une variable aléatoire suivant une loi B(n p) est : E(X) = np – La variance mathématique d'une variableÂ
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6 Fondements de la théorie des probabilités 10 2 Gaussiennes et espérance conditionnelle La tribu ?(A) s'appelle la tribu des boréliens et se
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L'espérance de X est E[X]=(b ? a)/2 et la variance de X est Var(X)=(b ? a)2/12 Exercice : soit X de loi uniforme sur [010] Calculer P[X < 3] P[X > 6]Â
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leurs de cette variable pondérées par leurs probabilités de réalisation On voit intervalle infinitésimal » il s'agit juste d'une approche intuitive
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[PDF] ESPERANCE MATHEMATIQUE
Résumé de cours en calcul des probabilités (JJ bellanger) III ESPERANCE MATHEMATIQUE devient alors nulle et l'espérance s'écrit :
Comment calculer l'espérance en probabilité ?
La formule de l'espérance est ( ) = ? ? ( = ) , où représente chacune des valeurs possibles de la variable aléatoire discrète et ( = ) est la probabilité que chacun de ces résultats se réalise.C'est quoi l'espérance en probabilité ?
L'espérance d'une variable aléatoire E(X) correspond à la moyenne des valeurs possibles de X pondérées par les probabilités associées à ces valeurs. C'est un paramètre de position qui correspond au moment d'ordre 1 de la variable aléatoire X.Comment interpréter l'espérance en proba ?
?????L'interprétation de l'espérance mathématique
1Lorsque l'espérance mathématique est égale à 0 (E=0), on dit que le jeu est équitable. 2Lorsque l'espérance mathématique est négative (E<0), cela signifie qu'en moyenne, le joueur perd de l'argent à chaque essai.- La probabilité de l'événement B est obtenue en utilisant : P(B)=P(A?B)+P(A?B)=P(A)×PA(B)+P(A)×PA(B)=0,6?,7+0,4?,2=0,5.
VARIABLES ALÉATOIRES
Tout le cours en vidéo : https://youtu.be/krbtyBDeRqQ En 1654, Blaise Pascal (1623 ; 1662) entretient avec Pierre de Fermat (1601 ;1665) des correspondances sur le thème des jeux de hasard et d'espérance de gain
qui les mènent à exposer une théorie nouvelle : les calculs de probabilités. Ils s'intéressent à la résolution de problèmes de dénombrement comme celui du Chevalier de Méré : " Comment distribuer équitablement la mise à un jeu de hasard interrompu avant la fin ? » Partie 1 : Variable aléatoire et loi de probabilité1) Variable aléatoire
Exemple :
Soit l'expérience aléatoire : " On lance un dé à six faces et on regarde le résultat. »
L'ensemble de toutes les issues possibles E = {1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6} s'appelle l'univers des possibles.On considère le jeu suivant :
• Si le résultat est 5 ou 6, on gagne 2 €. • Sinon, on perd 1 €.On peut définir ainsi une variable aléatoire í µ sur E = {1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 5 ; 6} qui donne le gain et
qui peut prendre les valeurs 2 ou -1.Pour les issues 5 et 6, on a : í µ = 2
Pour les issues 1, 2, 3 et 4, on a : í µ = -1.
Définition : Une variable aléatoire í µ associe un nombre réel à chaque issue de l'univers des
possibles. Méthode : Calculer une probabilité à l'aide d'une variable aléatoireVidéo https://youtu.be/IBqkrg8pxQ4
Vidéo https://youtu.be/OnD_Ym95Px4
On tire une carte au hasard dans un jeu de 32 cartes. - Si cette carte est un coeur, on gagne 5 €. - Si cette carte est un carreau, on gagne 2 €. - Dans les autres cas, on perd 1 €. Soit í µ la variable aléatoire qui associe le gain du jeu. 2Correction
í µ(í µ=5) est la probabilité de gagner 5 €. On gagne 5 € lorsqu'on tire un coeur. Soit :
í µ=5 8 321 4
í µ(í µ=-1) est la probabilité de perdre 1 €. On perd 1 € lorsqu'on ne tire ni un coeur, ni un
carreau. Soit : í µ=-1 16 321 2 í µ=2 í µ=-1 1 4 1 2 3 4
2) Loi de probabilité
Définition : Soit une variable aléatoire í µ prenant les valeurs í µ La loi de probabilité de í µ est donnée par toutes les probabilités í µ(í µ=í µRemarque : Les " í µ
» sont toutes les valeurs prises par í µ.
Méthode : Déterminer une loi de probabilité d'une variable aléatoireVidéo https://youtu.be/awtn6gsRwfs
Vidéo https://youtu.be/2Ge_4hclPnI
On lance simultanément deux dés à 6 faces et on note les valeurs obtenues. Soit í µ la variable aléatoire égale à la plus grande des deux valeurs.Établir la loi de probabilité de í µ.
Correction
La variable aléatoire í µ peut prendre les valeurs 1, 2, 3, 4, 5 et 6. Par exemple, si on obtient la combinaison (2 ; 5), la plus grande valeur est 5 et on a : í µ=5. La plus grande des deux valeurs est 1, si on obtient la combinaison : (1 ; 1). í µ=1 1 36La plus grande des deux valeurs est 2, si on obtient les combinaisons : (1 ; 2), (2 ; 1) ou (2 ; 2).
í µ=2 3 361 12 La plus grande des deux valeurs est 3, si on obtient les combinaisons : (1 ; 3), (3 ; 1), (2 ; 3), (3 ; 2) ou (3 ; 3). í µ=3 5 36
La plus grande des deux valeurs est 4, si on obtient les combinaisons : (1 ; 4), (4 ; 1) (2 ; 4), 3 (4 ; 2), (3 ; 4), (4 ; 3) ou (4 ; 4). í µ=4 7 36
La plus grande des deux valeurs est 5, si on obtient les combinaisons : (1 ; 5), (5 ; 1) (2 ; 5), (5 ; 2), (3 ; 5), (5 ; 3), (4 ; 5), (5 ; 4) ou (5 ; 5). í µ=5 9 36
1 4 La plus grande des deux valeurs est 6, si on obtient les combinaisons : (1 ; 6), (6 ; 1) (2 ; 6), (6 ; 2), (3 ; 6), (6 ; 3), (4 ; 6), (6 ; 4), (5 ; 6), (6 ; 5) ou (6 ; 6). í µ=6 11 36
On peut résumer les résultats dans le tableau de la loi de probabilité de í µ :
Remarque :
On vérifie que la somme des probabilités est égale à 1 : 1 361 12 5 36
7 36
1 4 11 36
=1
Partie 2 : Espérance, variance, écart-type
Définitions : Soit une variable aléatoire í µ prenant les valeurs í µ La loi de probabilité de í µ associe à toute valeur í µ la probabilité í µ - L'espérance de í µ est : - La variance de í µ est : - L'écrt-type de í µ est : Méthode : Calculer l'espérance, la variance et l'écart-type d'une variable aléatoireVidéo https://youtu.be/AcWVxHgtWp4
Vidéo https://youtu.be/CbCMJXGhC4k
Vidéo https://youtu.be/elpgMDSU5t8
On tire une carte dans un jeu de 32 cartes.
- Si on tire un coeur, on gagne 2 €. - Si on tire un roi on gagne 5 €. - Si on tire une autre carte, on perd 1 €. í µ est la variable aléatoire donnant le gain du jeu.1 2 3 4 5 6
1 361 12 5 36
7 36
1 4 11 36
4
1) Calculer l'espérance de í µ.
2) Donner une interprétation du résultat.
3) Calculer la variance et l'écart-type de í µ.
Correction
1) On commence par établir la loi de probabilité de í µ :
í µ peut prendre les valeurs -1 €, 2 €, 5 € mais aussi 7 €. En effet, si on tire le roi de coeur, on gagne 2 € (comme un coeur) + 5 € (comme un roi). Si la carte tirée est un coeur (autre que le roi de coeur), í µ=2. í µ(í µ=2)= Si la carte tirée est un roi (autre que le roi de coeur), í µ=5. í µ(í µ=5)= Si la carte tirée est le roi de coeur, í µ=7. í µ(í µ=7)= Si la carte tirée n'est ni un coeur, ni un roi, í µ=-1. í µ(í µ=-1)=La loi de probabilité de í µ est :
-1×2+
×5+
1 32×7=
15 32≈0,47
2) Si l'on répète l'expérience un grand nombre de fois, on peut espérer gagner, en
moyenne, environ 0,47 € par tirage. Si l'organisateur du jeu veut espérer faire un bénéfice, il pourra demander par exemple aux joueurs une participation de 0,50 € par tirage. Il gagnera en moyenne environ 0,03 € par tirage.3) Variance :
×A-1-
15 32B
×A2-
15 32B
×A5-
15 32B 1 32
×A7-
15 32B ≈5,1865
Écart-type :
Propriétés de linéarité (non exigible) : Soit une variable aléatoire í µ. Soit í µ et í µ deux nombres réels. On a : -1 2 5 7 2132
7 32
3 32
1 32
5
Méthode : Simplifier les calculs d'espérance et de variance à l'aide d'une variable aléatoire
de transition (non exigible)Vidéo https://youtu.be/ljITvCBExVY
Une entreprise qui fabrique des roulements à bille fait une étude sur une gamme de billesproduites. Le diamètre théorique doit être égal à 1,3 cm mais cette mesure peut être
légèrement erronée.L'expérience consiste à tirer au hasard une bille d'un lot de la production et à mesurer son
diamètre.On considère la variable aléatoire í µ qui, à une bille choisie au hasard, associe son diamètre.
La loi de probabilité de í µ est résumée dans le tableau suivant : Calculer l'espérance et l'écart-type de la loi de probabilité de í µ.Correction
Pour simplifier les calculs, on définit la variable aléatoire í µ=1000í µ-1300.La loi de probabilité de í µ est alors :
Calculons l'espérance et la variance de la loi de probabilité de í µ : =0,2× 2-0,1 +0,1× -1-0,1 +0,2× 0-0,1 +0,4× 1-0,1 +0,1× 2-0,1 =1,69 On en déduit l'espérance et la variance de la loi de probabilité de í µ :1000í µ-1300
=1000í µ -1300Donc : í µ
=1,3001Donc : í µ
0(+) $,12Et donc : í µ
$,12 =0,0013 Conclusion : í µ(í µ)=1,3001í µí µí µí µ í µ =0,0013 í µí µ.1,298 1,299 1,3 1,301 1,302
0,2 0,1 0,2 0,4 0,1
-2 -1 0 1 20,2 0,1 0,2 0,4 0,1
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