PROBABILITÉS CONDITIONNELLES
Yvan Monka – Académie de Strasbourg – www.maths-et-tiques.fr. 1. PROBABILITÉS. CONDITIONNELLES. I. Exemple d'introduction. Un laboratoire pharmaceutique a
PROBABILITÉS CONDITIONNELLES
Le candidat déclare qu'il a pratiqué la conduite accompagnée. Déterminer la probabilité qu'il ait obtenu son permis à la première présentation : Calculer le
Introduction aux probabilités et à la statistique Jean Bérard
notions fondamentales de probabilité conditionnelle et de dépendance probabiliste. La notion de variable aléatoire sera abordée dans le chapitre 2
Introduction aux Probabilités Licence 2 – MAT403
1.2 Probabilité conditionnelle formule de Bayes . Après qu'il ait annoncé sa conclusion
Aléatoire
3 juin 2011 Introduction à la théorie ... 2.5.1 Probabilités conditionnelles . ... que depuis l'introduction massive d'ordinateurs performants.
Thème 5 Probabilités Conditionnelles
5.1 Activité 1 – Introduction aux probabilités conditionnelles. Dans cette activité on se propose de découvrir la notion de probabilité conditionnelle.
Modèle mathématique. Ne pas hésiter à consulter le fichier daide
probabilités conditionnelles et probabilité I . 1 Activité d'introduction : ... R : « le candidat a réussi à la première présentation ».
Introduction au Calcul des Probabilités
et peuvent être considérées comme une introduction au cours de Licence. Une Les probabilités conditionnelles permettent aussi de calculer la probabilité.
Activité dintroduction Probabilités conditionnelles
Activité d'introduction. Probabilités conditionnelles. Un autotest VIH est un test de dépistage du VIH dont le prélèvement la lecture et l'interprétation
PROBABILITÉS CONDITIONNELLES ET INDÉPENDANCE
PROBABILITÉS CONDITIONNELLES. ET INDÉPENDANCE. Tout le cours en vidéo : https://youtu.be/5oBnmZVrOXE. I. Probabilité conditionnelle.
[PDF] PROBABILITÉS CONDITIONNELLES - maths et tiques
Yvan Monka – Académie de Strasbourg – www maths-et-tiques 1 PROBABILITÉS CONDITIONNELLES I Exemple d'introduction Un laboratoire pharmaceutique aÂ
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Définition : On appelle probabilité conditionnelle de sachant la probabilité que l'événement se réalise sachant que l'événement est réalisé On laÂ
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Pour bien commencer dans ce nouveau chapitre je vous invite à réviser le chapitre de probabilités1 de l'an dernier ainsi que le chapitre sur la loi binomiale2
[PDF] Cours dIntroduction au Calcul des Probabilités
Ce polycopié est disponible sur Internet au format PDF à l'adresse URL Les probabilités conditionnelles permettent aussi de calculer la probabilité
[PDF] Introduction au Calcul des Probabilités
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[PDF] Probabilités Conditionnelles - Dimension K
1 Introduction aux probabilités conditionnelles : fréquences conditionnelles Exemple 1 Dans une classe de Terminale de 36 élèves pratiquant l'Anglais ouÂ
[PDF] Chapitre 1 – Probabilités conditionnelles
Probabilités conditionnelles 1 1 Introduction 1 2 Dépendance et indépendance Parfois certain évènements ont un impact sur d'autres : par exempleÂ
[PDF] Chapitre 10 – Probabilités Conditionnelles
Probabilités conditionnelles 10 1 Introduction 10 2 Dépendance et indépendance Parfois certain évènements ont un impact sur d'autres : par exempleÂ
[PDF] Chapitre 2: Introduction aux calculs des probabilités
Section 3 : Probabilité conditionnelle et totale › Section 4: Théorème de Bayes › Section 5: Indépendance Chapitre 2: Introduction au calcul desÂ
[PDF] NOTIONS DE PROBABILITÉS
Il est question de probabilités conditionnelles dès que nous sommes intéressés à la probabilité qu'un événement A se produise sachant qu'un autre événement est
Comment comprendre la probabilité conditionnelle ?
On appelle probabilité conditionnelle la probabilité qu'un événement soit réalisé sachant qu'un autre a déjà ou non été réalisé. Les événements situés au moins en deuxième rang dans un arbre probabiliste dépendent de la réalisation, ou non, des événements du rang précédent.Qui A créé les probabilités conditionnelles ?
C'est à une œuvre de Thomas Bayes (1702-1761), publiée à titre posthume, que l'on doit la première théorie sur les probabilités conditionnelles.Comment expliquer les probabilités ?
Pour un évènement, une probabilité est égale au rapport entre le nombre de résultats favorables et le nombre de résultats possibles de l'expérience aléatoire. Le lancer d'un dé à 6 faces est une expérience aléatoire, car tous les résultats possibles sont connus d'avance et ne dépendent que du hasard.- On appelle probabilité de "A sachant B" le nombre, noté pB(A) ou p(A/B) définie par : On en déduit que : p(A?B) = p(B) × p(A/B) ; c'est la formule qui permet de calculer p(A?B) si l'on connait p(B) et p(A/B).
PROBABILITÉS CONDITIONNELLES
Tout le cours en vidéo : https://youtu.be/5oBnmZVrOXE Partie 1 : Probabilités conditionnelles et tableauxDéfinition :
On appelle probabilité conditionnelle de í µ sachant í µ, la probabilité que l'événement í µ se
réalise sachant que l'événement í µ est réalisé. On la note : í µ Remarque : On rappelle que, comme pour les probabilités simples, on a : Méthode : Calculer une probabilité conditionnelle à l'aide d'un tableauVidéo https://youtu.be/7tS60nk6Z2I
Un laboratoire pharmaceutique a réalisé des tests sur 800 patients atteints d'une maladie. Certains sont traités avec le médicament A, d'autres avec le médicament B. Le tableau présente les résultats de l'étude :1) On choisit au hasard un patient et on considère les évènements suivants :
í µ : " Le patient a pris le médicament A. » í µ : " Le patient est guéri. »Calculer : a) í µ
b) í µ c) í µ d) í µ2) a) On choisit maintenant au hasard un patient guéri.
Calculer la probabilité que le patient ait pris le médicament A sachant qu'il est guéri. b) On choisit maintenant au hasard un patient traité par le médicament B. Calculer la probabilité que le patient soit guéri sachant qu'il a pris le médicament B.Correction
1) a) La probabilité qu'un patient soit traité avec le médicament A est égale à :
455800
≈0,57=57%. b) La probabilité qu'un patient soit guéri est égale à : í µ ≈0,84=84%.
c) La probabilité qu'un patient soit guéri et qu'il soit traité par le médicament A est égale Ã
≈0,48=48%.Médicament A Médicament B Total
Guéri 383 291 674
Non guéri 72 54 126
Total 455 345 800
2d) La probabilité qu'un patient ne soit pas guéri et qu'il soit traité par le médicament A
est égale à : í µ ≈0,09=9%. 2) a)La probabilité que le patient ait pris le médicament A sachant qu'il est guéri se note í µ
et est égale Ã í µ ≈0,57=57%. On regarde uniquement la ligne des patients guéris. b)La probabilité que le patient soit guéri sachant qu'il a pris le médicament B se note í µ
et est égale Ã í µ ≈0,84=84%. On regarde uniquement la colonne du médicament B.Propriété : í µ
Méthode : Calculer une probabilité conditionnelle à l'aide de la formuleVidéo https://youtu.be/SWmkdKxXf_I
On tire une carte au hasard dans un jeu de 32 cartes. Soit í µ l'événement : " Le résultat est un pique ». Soit í µ l'événement : " Le résultat est un roi ».Calculer í µ
, la probabilité que le résultat soit un roi sachant qu'on a tiré un pique.Correction
et í µ Donc la probabilité que le résultat soit un roi sachant qu'on a tiré un pique est : Remarque : On peut retrouver intuitivement ce résultat. En effet, parmi les piques, on a 1 chance sur 8 d'obtenir le roi.Médicament A Médicament B Total
Guéri 383 291 674
Non guéri 72 54 126
Total 455 345 800
Médicament A Médicament B Total
Guéri 383 291 674
Non guéri 72 54 126
Total 455 345 800
3 Partie 2 : Arbre pondéré et probabilités totales1) Propriétés
Formules : Soit í µ et í µ deux événements avec í µ ≠0. =1-í µ2) Construire un arbre pondéré
Exemple :
Vidéo https://youtu.be/Pc5kJBkPDbo
On donne : í µí±ƒí µ)=0,4, í µ
í±ƒí µ)=0,3 et í µ í±ƒí µ)=0,2 On reporte ces probabilités dans l'arbre : On complète les probabilités manquantes : Au 2 e niveau de l'arbre, on note les probabilités conditionnelles.On utilise la formule :
=1-í µ 1-0,3 1-0,2 1-0,4 4 On calcule les probabilités d'intersections :Méthode : Construire un arbre pondéré
Vidéo https://youtu.be/o1HQ6xJ7o4U
On donne l'arbre pondéré ci-contre.
a) Traduire les données de l'arbre sous forme de probabilités. b) À l'aide de l'arbre, calculer í µ ) et í µí±ƒí µâˆ©í µCorrection
a) í µ =0,6, í µ =0,7 et í µ =0,2. b) í µ =1-í µ =1-0,6=0,4 =1-í µ =1-0,2=0,8 =0,4×0,7=0,283) Formule des probabilités totales
Propriété :
On utilise la formule :
5 Méthode : Appliquer la formule des probabilités totalesVidéo https://youtu.be/qTpTBoZA7zY
Lors d'une épidémie chez des bovins, on s'est aperçu que si la maladie est diagnostiquée suffisamment tôt chez un animal, on peut le guérir ; sinon la maladie est mortelle. Un test est mis au point et essayé sur un échantillon d'animaux dont 2 % est porteur de la maladie. On obtient les résultats suivants : - si un animal est porteur de la maladie, le test est positif dans 85 % des cas ; - si un animal est sain, le test est négatif dans 95 % des cas. On choisit de prendre ces fréquences observées comme probabilités pour toute la population et d'utiliser le test pour un dépistage préventif de la maladie. On note respectivement í µ et í µ les événements " Être porteur de la maladie » et " Avoir un test positif ». a) Un animal est choisi au hasard. Quelle est la probabilité que son test soit positif ? b) Si le test du bovin est positif, quelle est la probabilité qu'il soit malade ?D'après BAC S, Antilles-Guyanne 2010
Correction
a) On construit et on complète un arbre pondéré : D'après la formule des probabilités totales : C =0,02×0,85+0,98×0,05=0,066. La probabilité que le test soit positif est égale à 6,6%. 6 b) í µ1∩2
1 ≈ 0,26. La probabilité que le bovin soit malade sachant que le test est positif est d'environ 26%.Partie 3 : Probabilités et indépendance
1) Indépendance de deux événements
Définition :
On dit que deux évènements í µ et í µ sont indépendants lorsque í µPropriété :
On dit que deux évènements í µ et í µ sont indépendants lorsque í µ ou Méthode : Démontrer l'indépendance de deux évènementsVidéo https://youtu.be/wdiMq_lTk1w
a) On tire une carte au hasard dans un jeu de 32 cartes. Soit í µ l'événement : " On tire un roi ». Soit í µ l'événement : " On tire un trèfle ». Les événements í µ et í µ sont-ils indépendants ? b) On reprend l'expérience précédente en ajoutant deux jokers au jeu de cartes. Les événements í µ et í µ sont-ils indépendants ?Correction
a) On a : í µ et í µDonc í µ
Et donc í µ
Les événements í µ et í µ sont donc indépendants. b) On a : í µ et í µDonc í µ
Et donc í µ
Les événements í µ et í µ ne sont donc pas indépendants. Méthode : Utiliser l'indépendance de deux évènements (1)Vidéo https://youtu.be/SD9H5OYYLz0
Dans une population, un individu est atteint par la maladie m avec une probabilité égale Ã0,005 et par la maladie n avec une probabilité égale à 0,01.
7 On choisit au hasard un individu de cette population. Soit í µ l'événement : " L'individu a la maladie m ». Soit í µ l'événement : " L'individu a la maladie n ». On suppose que les événements í µ et í µ sont indépendants.Calculer la probabilité de l'événement í µ : " L'individu a au moins une des deux maladies ».
Correction
, d'après une formule vue en classe de 2 nde , car les événements í µ et í µ sont indépendants. =0,005+0,01-0,005×0,01 =0,01495La probabilité qu'un individu choisi au hasard ait au moins une des deux maladies est égale Ã
1,495%.
Propriété : Si í µ et í µ sont indépendants alors í µ et í µ sont indépendants. Méthode : Utiliser l'indépendance de deux évènements (2)Vidéo https://youtu.be/yIvN6Dh-bDg
Lors d'un week-end prolongé, Bison futé annonce qu'il y a 42 % de risque de tomber dans un bouchon sur l'autoroute A6 et 63 % sur l'autoroute A7. Soit í µ l'événement : " On tombe dans un bouchon sur l'autoroute A6 ». Soit í µ l'événement : " On tombe dans un bouchon sur l'autoroute A7 ». On suppose que les événements í µ et í µ sont indépendants. Calculer la probabilité de tomber dans un bouchon sur l'autoroute A7 mais pas sur l'autoroute A6.Correction
La probabilité de tomber dans un bouchon sur l'autoroute A7 mais pas sur l'autoroute A6 se note í µ Les événements í µ et í µ sont indépendants donc les événements í µ et í µ sont également indépendants et on a : =0,58×0,63=0,3654 La probabilité de tomber dans un bouchon sur l'autoroute A7 mais pas sur l'autoroute A6 estégale à 36,54%.
2) Succession de deux épreuves indépendantes
Exemples :
a) On lance un dé et on note le résultat. Puis on lance une pièce de monnaie et on note le résultat. Ces deux expériences sont indépendantes. b) Une urne contient 2 boules blanches et 3 boules noires. On tire au hasard une boule et on la remet dans l'urne. On répète cette expérience 10 fois de suite. Ces dix expériences sont identiques et indépendantes. 8 Méthode : Calculer une probabilité sur une répétition d'expériencesVidéo https://youtu.be/e7jH8a1cDtg
On considère l'expérience suivante :
Une urne contient 3 boules blanches et 2 boules rouges. On tire au hasard une boule et on la remet dans l'urne. On répète l'expérience deux fois de suite.1) Représenter l'ensemble des issues de ces expériences dans un arbre.
2) Déterminer les probabilités des évènements suivants :
a) Obtenir deux boules blanches. b) Obtenir une boule blanche et une boule rouge. c) Obtenir au moins une boule blanche.Correction
1) On note í µ l'évènement " On tire une boule blanche » et í µ l'évènement " On tire une
boule rouge ». 3 5 =0,6 et í µí±ƒí µ)= =0,4. On résume les issues de l'expérience dans un arbre pondéré. e niveau de l'arbre, il ne s'agit pas de probabilité conditionnelle.2) a) Obtenir deux boules blanches correspond à l'issue (B ; B). D'après l'arbre, on a :
=0,36. b) Obtenir une boule blanche et une boule rouge correspond aux issues (B ; R) et (R ; B). =0,24+0,24=0,48. c) Obtenir au moins une boule blanche correspond aux issues (B ; R), (B ; B) et (R ; B). =0,24+0,36+0,24=0,84.Comme í µ et í µ sont indépendants,
on utilise la formule :quotesdbs_dbs42.pdfusesText_42[PDF] exercices corrigés produit vectoriel dans lespace
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