Maison A Vendre Pommerit Le Vicomte Le Bon Coin 87 / Cours Probabilité Premiere Es Auto
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Un chapitre important cette année de 1ère ES, qui suit directement celui des statistiques, c'est le chapitre des probabilités. Dans ce chapitre, je vais vous faire quelques rappels de 3ème sur le vocabulaire à utiliser et nous verrons nos premiers calculs de probabilités ensemble. Une partie sera consacrée à l' analyse combinatoire avec notamment les coefficients binomiaux, les combinaisons et le triangle de Pascal et une autre sur les différentes lois de probabilités discrètes telles que les variables aléatoire s, la loi de Bernouilli et la loi binomiale. Démarrer mon essai Ce cours de maths Probabilités se décompose en 5 parties. Probabilités - Cours de maths première ES - Probabilités: 4 /5 ( 4 avis) Probabilités sur un ensemble fini On commence par cette première partie de cours sur les probabilités sur un ensemble fini dans lequel je vais vous apprendre les notions suivantes: ensemble, événements (contraires et incompatibles entre autres) et les différentes propriétés sur les probabilités à connaître en 1ère ES.
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I - Rappels 1 - Opérations sur les évènements Soit Ω l'univers associé à une expérience aléatoire, A et B deux évènements. L'évènement « A ne s'est pas réalisé » est l'évènement contraire de A noté A ¯. L'évènement « au moins un des évènements A ou B s'est réalisé » est l'évènement « A ou B » noté A ∪ B. L'évènement « les évènements A et B se sont réalisés » est l'évènement « A et B » noté A ∩ B. Deux évènements qui ne peuvent pas être réalisés en même temps sont incompatibles. On a alors A ∩ B = ∅. Les évènements A et A ¯ sont incompatibles. 2 - Loi de probabilité Ω désigne un univers de n éventualités e 1 e 2 ⋯ e n. Définir une loi de probabilité P sur Ω, c'est associer, à chaque évènement élémentaire e i un nombre réel p e i = p i de l'intervalle 0 1, tel que: ∑ i = 1 n p e i = p 1 + p 2 + ⋯ + p n = 1 La probabilité d'un évènement A, notée p A, est la somme des probabilités des évènements élémentaires qui le constituent. propriétés Soit Ω un univers fini sur lequel est définie une loi de probabilité.
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Alors, \[\mathbb{P}_A(B)=\dfrac{\mathbb{P}(A\cap B)}{\mathbb{P}(A)}=\dfrac{\mathbb{P}(A) \times \mathbb{P}(B)}{\mathbb{P}(A)}=\mathbb{P}(B)\] Réciproquement, supposons que \(\mathbb{P}_A(B)=\mathbb{P}(B)\). Alors, \(\dfrac{\mathbb{P}(A\cap B)}{\mathbb{P}(A)}=\mathbb{P}(B)\) d'où \(\mathbb{P}(A\cap B) = \mathbb{P}(A) \mathbb{P}(B)\). Les événements \(A\) et \(B\) sont donc indépendants. Cela revient à dire que les informations obtenues sur l'événement \(A\) n'apportent aucune information sur la réalisation ou non de l'événement \(B\). Pour s'entraîner… Arbre pondéré Construction d'un arbre Exemple: On considère une succession de deux expériences aléatoires dont l'arbre pondéré associé est représentée ci-dessous. Règle de la somme: Dans un arbre pondéré, la somme des probabilités issues d'un noeud est égale à 1. Sur cet arbre, on voit que \(\mathbb{P}(A)=0. 3\) et \(\mathbb{P}(C)=0. 6\). Puisque la somme des probabilités issues d'une branche vaut 1, on a \(\mathbb{P}(A)+\mathbb{P}(B)+\mathbb{P}(C)=1\), soit \(\mathbb{P}(B)=0.
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1$\). La probabilité conditionnelle \(\mathbb{P}_A(D)\) se lit sur la branche qui relie \(A\) à \(D\). Ainsi, \(\mathbb{P}_A(D)=0. 8\). La somme des probabilités issues du noeud \(C\) doit valoir 1. On a donc \(\mathbb{P}_C(D)+\mathbb{P}_C(E)+\mathbb{P}_C(F)=1\). Ainsi, \(\mathbb{P}_C(D)=0. 3\). Règle du produit: Dans un arbre pondéré, la probabilité d'une issue est égale au produit des probabilités rencontrées sur le chemin aboutissant à cette issue. Exemple: Pour obtenir l'issue \(A\cap D\), on passe par les sommets \(A\) puis \(D\). On a alors \(\mathbb{P}(A\cap D)=0. 3 \times 0. 8=0. 24\). Cette règle traduit la relation \(\mathbb{P}(A \cap D)= \mathbb{P}(A) \times \mathbb{P}_A(D)\) Formule des probabilités totales Soit \(\Omega\) l'univers d'une expérience aléatoires. On dit que les événements \(A_1\), \(A_2\), …, \(A_n\) forment une partition de \(\Omega\) lorsque: les ensembles \(A_1\), \(A_2\), …, \(A_n\) sont non vides; les ensembles \(A_1\), \(A_2\), …, \(A_n\) sont deux à deux disjoints; \(A_1\cup A_2\cup \ldots \cup A_n = \Omega \) Exemple: On considère \(\Omega = \{1;2;3;4;5;6;7;8\}\) ainsi que les événements \(A_1=\{1;3\}\), \(A_2=\{2;4;5;6;7\}\) et \(A_3=\{8\}\).
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Probabilités - Variable aléatoire: page 2/7
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Accueil » Cours et exercices » Première Générale » Probabilités conditionnelles Dans tout ce chapitre, on note \(\Omega\) l'univers non vide d'une expérience aléatoire. Le caractère \(\mathbb{P}\) signifie « Probabilité ». On rappelle que pour deux événements \(A\) et \(B\) de \(\Omega\), l'événement \(A \cap B\) est l'événement qui est réalisé si et seulement si « à la fois \(A\) et \(B\) sont réalisés ». De plus, l'événement \(\bar{A}\), appelé contraire de \(A\), est réalisé si et seulement si \(A\) ne l'est pas. Notion de probabilité conditionnelle Soit \(A\) et \(B\) deux événements tels que \(\mathbb{P}(A)\neq 0\). On appelle probabilité conditionnelle de \(B\) sachant \(A\), la quantité \[ \mathbb{P}_A(B)=\dfrac{\mathbb{P}(A\cap B)}{\mathbb{P}(A)}\] Exemple: On considère l'univers \(\Omega = \{ 1;2;3;4;5;6\}\). On tire un nombre uniformément au hasard sur \(\Omega\). On considère les événements \(A\): le nombre est pair \(B\): le nombre est supérieur ou égal à 3 Puisque l'on est en situation d'équiprobabilité, on a alors \(\mathbb{P}(A)=\dfrac{3}{6}=\dfrac{1}{2}\), \(\mathbb{P}(B)=\dfrac{4}{6}=\dfrac{2}{3}\).
Par ailleurs, \(A\cap B = \{4;6\}\). Ainsi, \(\mathbb{P}(A \cap B) = \dfrac{2}{6}=\dfrac{1}{3}\). Appliquant la définition, on trouve donc \[ \mathbb{P}_A(B)=\dfrac{\mathbb{P}(A\cap B)}{\mathbb{P}(A)}=\dfrac{\dfrac{1}{3}}{\dfrac{1}{2}}=\dfrac{2}{3}\quad \text{et} \quad \mathbb{P}_B(A)=\dfrac{\mathbb{P}(B\cap A)}{\mathbb{P}(B)}=\dfrac{\dfrac{1}{3}}{\dfrac{2}{3}}=\dfrac{1}{2}\] Cette probabilité s'interprète comme la probabilité de l'événement \(B\) sachant que l'événement \(A\) est réalise. Exemple: Dans l'exemple précédent, la probabilité \(\mathbb{P}_A(B)\) correspondant à la probabilité que le nombre soit supérieur ou égal à 3 sachant qu'il est pair. Puisque l'on sait qu'il est pair, les seules possibilités sont 2, 4 et 6. Il y a équiprobabilité, la probabilité que le nombre soit supérieur ou égal à 3 sachant qu'il est pair est donc \(\dfrac{2}{3}\) Soit \(A\) et \(B\) deux événements tels que \(\mathbb{P}(A)\neq 0\). \(0 \leqslant \mathbb{P}_A (B) \leqslant 1\) \(\mathbb{P}(A\cap B)=\mathbb{P}_A(B) \times \mathbb{P}(A)\) \(\mathbb{P}_A(B) +\mathbb{P}_A(\overline{B}) =1\) Exemple: On note \(A\) et \(B\) deux événements tels que \(\mathbb{P}(A)=\dfrac{1}{10}\) et \(\mathbb{P}_A(B)=\dfrac{2}{3}\).