[PDF] 2Bac SEco Chapitre9: Probabilité (Résumé)



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Quelle est la « bonne » formule de l’écart-type

Le carré de l’écart-type, , est appelé la variance La variance est par conséquent la moyenne arithmétique des carrés des écarts à la moyenne s2 x 1 2 L’écart-type σ des valeurs possibles d’une variable aléatoire On peut également calculer l’écart-type sur les valeurs possibles d’une variable aléatoire numérique



X Le symbole Moyenne, variance, écart-type

Moyenne, variance, écart-type Dé nition Soit (x i) 16i6n une série de données numériques La moyenne de cette série est égale à x = 1 n Xn i=1 x i La ariancev de cette série est égale à s 2= 1 Xn i=1 (x i x ) L'écart-type de cette série est égal à s = p s Exercice 4 Soit (x i) 16i6n une série de données On note x sa



Lançons un dé, a

c) Ecart-type: Pour tout variable aléatoire X , On appelle écart-type de X le nombre réel positif noté (X) et défini par: )X d) Exemple: Une urne contient 5 boules blanches et 3 boules noires indiscernables au toucher On tire simultanément de l’urne 3 boules et l’on considère



PROBABILITÉS - Maths & tiques

- La variance (respectivement l'écart-type) est la variance (respectivement l'écart-type) de la série des x i pondérés par les probabilités p i L'écart-type est donc une caractéristique de dispersion "espérée" pour la loi de probabilité de la variable aléatoire Propriétés : Soit une variable aléatoire X définie sur un univers Ω



Séries regroupées par modalités

IIÉcart type Dé nition 2 La variance , notée V et donnée par V x n 1 x x 1 2 n 2 x x 2 2 n p x x p 2 n 1 n 2 n p L' artcé type , noté ˙, est une caractéristique de dispersion : ˙ x Õ V x Remarques 1 L'écart-typereprésentel'éloignement(écart)moyendesaleursv aveclamoyenne Plus l'écart-type est grand plus les aleursv sont



2Bac SEco Chapitre9: Probabilité (Résumé)

Écart-type de X: XVX Exemple : On lance 3 fois de suite un dé Le joueur gagne 6 dirhams s’il n’obtient aucun 1 et aucun 2 et il perd 3 dirhams dans le cas contraire La variable aléatoireX égale au gain du joueur, ne peut prendre que les valeurs −3 et 6 On a : 3 3 48 6 627 pX et 19 31 6 27



Probabilités – Terminale S

l’écart - type est le nombre σ défini par : σ = V Exercice n°5 : Un joueur lance un dé : si le numéro est un nombre premier, le joueur gagne une somme égale au nombre considéré (en euros) ; sinon il perd ce même nombre d’euros



1STMG Statistiques descriptives, classe de 1 STMG - Free

3 2 Variance et écart type Dé nition : La variance de la série est le nombre noté V dé ni par :::: Propriété : La ariancev est aussi donnée par la formule ::::



Le théorème de la limite centrée facultatif

de moyenne 1,75 et d’écart-type 0,15 La taille du deuxième sondé suit une loi normale T 2 de moyenne 1,75 et d’écart-type 0,15 etc Ces variables aléatoires sont indépendantes donc la taille moyenne des 100 sondés suit approximativement une loi normale T de moyenne 1,75 m et d’écart-type 015 100, = 015 10, = 0,015 m

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2BacS.EcoChapitre9: Probabilité(Résumé)

I.Probabilité

1)Généralités

Lors d'une expérience aléatoire :

L'univers

est l'ensemble des éventualités.

Un événement A est une partie de l'univers

Un événement élémentaire, est un événement ne comportant qu'un seul élément. L'événement contraire de l'événement A est l'événement noté formé de tous les éléments de n"appartenant pas à A.

L'événement A ŀ B (noté aussi "A et B") est l'événement formé des éléments de

appartenant à A et à B.

L'événement A ׫

appartenant au moins à l'un des événements A ou B. Deux événements A et B sont dits incompatibles si A ŀ B = ׎ Si n ee e et si à chaque éventualité i e on associe un nombre i pe tel que: i pe et n pe pe pe, On dit que l'on a défini une loi de probabilité sur La probabilité d'un événement est la somme des probabilités des événements

élémentaires qui le constituent.

2)Propriétés :

Pour tous événements A et B : • P(׎

i pe ; pp

• P(A ׫

(si A et B sont incompatibles alors p(A ׫

• Pour une loi équirépartie :

nbred élèmentsde A nbredecas favorablespAnbred élèmentde nbredecas possibles

3)Variable aléatoire

Définition : Une variable aléatoire

X définie sur un univers est une fonction qui

à chaque éventualité associe un réel xi. La probabilité pour que X prenne la valeur i x est alors notée i pXx ou i p . 28

Définir la loi de probabilité de

X, c"est donner (sous forme d"un tableau) la

probabilité de chacun des événements i Xx .

Espérance mathématique de

X : ik ii i EXpx u¦ i x x x k x i pXx p p k p

2BacS.EcoChapitre9: Probabilité(Résumé)

Variance de X :

VX EX E X=

in ii i px E X

Écart-type de

X : XVX

Exemple :

On lance 3 fois de suite un dé. Le joueur gagne 6 dirhams s'il n'obtient aucun 1 et aucun 2 et il perd 3 dirhams dans le cas contraire.

La variable aléatoire

X égale au gain du joueur, ne peut prendre que les valeurs 3 et 6.

On a :

pX et pX pX EX VX et X

II.Probabilités conditionnelles

1.Définition:

Etant donné deux événements A et B (

) d'un univers . On appelle probabilité de B sachant A, le réel noté p (ou pBA) tel que : ppp

On a alors :

AB pABpAPBpBpA

2.Formule des probabilités totales

Si n AA A forment une partition de (2 à 2 incompatibles et leur union forme),

Alors pour tout événement B, on a :

n pBpABpAB pAB n AAnA pA p B pA p B pA p B

3.Représentation par un arbre pondéré

Le cas le plus fréquent correspond à la partition la plus simple (A et ). Si on connaît les probabilités de B et par l'intermédiaire de A et , on a l'arbre suivant : 29
Le produit des probabilités inscrites sur chaque branche d'un chemin donne la probabilité de l'intersection des

événements placés sur ce chemin.

A pApB pAB i x Total i pXx 1

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La somme des probabilités inscrites sur les branches issues d'un même noeud est

égale à 1 (loi des noeuds).

pp La probabilité d'un événement E est la somme des probabilités des chemins qui aboutissent à E. pB p p B p p B

Exemple :

On dispose de trois urnes

ABetC la première contient 1 boule rouge et 5 boules vertes, la deuxième contient 3 boules rouges et une boule verte, et la troisième contient 1 boule rouge et 2 boules vertes. On choisit l'une des urnes au hasard et on tire une boule de cette urne. Quelle est la probabilité de tirer une boule rouge ?

Soient

ABetC les événements correspondants au choix de l'urne. Ils forment une partition de l'univers et on a pA pB pC Soit R l'événement " tirer une boule rouge ». La formule des probabilités totales nous donne: pR pA R pB R pC R , Donc: ABC pRpApRpBpRpCpR . Or A pR , B pR et C pR .

On a donc

pR

4.Indépendance de deux événements

Deux événements A et B sont indépendants si et seulement si : A pBpB pABpApB

Exemple :

Une association de 96 membres propose différentes activités à ses adhérents, dont l'athlétisme et le basketball. Douze membres s'inscrivent pour l'athlétisme, Trente-deux pour le basketball dont quatre pour les deux. On prend au hasard la fiche d'un adhérent. On note A et B les événements : • A " l'adhérent est inscrit pour l'athlétisme ». • B " l'adhérent est inscrit pour le basketball ». Les événements A et B sont-ils indépendants ? En est-il de même pour A et B ? On peut représenter les événements dans un tableau double entrée ci-contre

On calcule les probabilités suivantes :

PA B et PA PB

A Total

B 4 28 32

8 56 64

Total 12 84 96

2BacS.EcoChapitre9: Probabilité(Résumé)

III.Loi binomiale

On appelle épreuve de Bernoulli toute expérience aléatoire ne présentant que deux issues possibles (contraire l'une de l'autre) On appelle schéma de Bernoulli toute répétition d'épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes 30
Étant donné une épreuve de Bernoulli où la probabilité d'obtenir un succès S est p. Le schéma de Bernoulli consistant à répéter n fois de manière indépendante cette

épreuve.

Si on note

X la variable aléatoire qui à chaque issue possible du schéma de Bernoulli associe le nombre de fois où est apparu un succès S, la loi de probabilité de Xest appelée loi binomiale de paramètres n et p et est notée npB

Probabilité d'obtenir k succès :

nkkk n pX k Cp p

Espérance de

X: EX X np

Variance et écart-type de

X: VX np p ; Xnpp

Exercice :

Un sac contient 6 boules blanches et 4 boules noires. On prélève au hasard et simultanément 3 boules de ce sac et on considère la variable aléatoire

X associée au

nombre de boules blanches tirées

1.Déterminer

X (les valeurs

i x que peut prendre la variableX

2.Déterminer la loi de probabilité de la variable aléatoire

X

3.Calculer l'espérance mathématique

EX et la variance VX

4.On considère l'événement

Ales boulessontblanches et on répète cette expérience exactement cinq fois Soit Yla variable aléatoire associée au nombre de fois l'apparition de l'évènementA a)Donner la loi de probabilité de Y b)Calculer l'espérance, la variance et l'écart-type de Yquotesdbs_dbs5.pdfusesText_10