Exercice De Probabilité Terminale Es | Maison À Vendre Frouard
a. On obtient la loi de probabilité suivante: $$\begin{array}{|c|c|c|c|c|} \hline x_i&4, 05&6, 45&8, 05&2, 45\\ p\left(X=x_i\right)&0, 002&0, 004&0, 001&0, 993\\ \end{array}$$ b. L'espérance de $X$ est donc: $\begin{align*} E(X)&=4, 05\times 0, 002+6, 45\times 0, 004+8, 05\times 0, 001+2, 45\times 0, 993 \\ &=2, 474~8\end{align*}$ Cela signifie, qu'en moyenne, le coût de revient d'un sachet est de $2, 474~8$ €. [collapse] Exercice 2 Une entreprise fabrique des hand spinners. Dans la production totale, $40\%$ sont bicolores et $60\%$ sont unicolores. Ces objets sont conditionnés par paquets de $8$ avant d'être envoyés chez les revendeurs. On suppose que les paquets sont remplis aléatoirement et que l'on peut assimiler cette expérience à un tirage avec remise. On note $X$ la variable aléatoire égale au nombre d'objets bicolores parmi les $8$ objets d'un paquet. Justifier que la variable aléatoire $X$ suit une loi binomiale. Exercice de probabilité terminale es español. Combien valent les paramètres $n$ et $p$ de cette loi? Montrer que $p(X=5) \approx 0, 123~9$.
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On peut avoir les cas suivants: " I I et F F " ou " I I et G G " On cherche toutes les branches menant à I I dans l'arbre, et on additionne les probabilités: P ( I) = P ( F ∩ I) + P ( G ∩ I) = 0, 45 × 0, 3 + 0, 55 × 0, 6 = 0, 465 P(I)=P(F\cap I)+P(G\cap I)=0{, }45\times 0{, }3+0{, }55\times 0{, }6=0{, }465 Remarque: Dans notre exemple de 1 000 1\ 000 élèves, il y a donc 465 465 élèves internes. On peut aussi présenter les données dans un tableau d'effectifs. Annales et corrigés de maths au bac de Terminale ES. P F ( I) P_F(I) est la notation de la probabilité d'être interne sachant que l'élève interrogé est une fille. 2. Probabilités conditionnelles Défintion: Soit A A et B B deux évènements avec P ( A) ≠ 0 P(A)\neq 0. La probabilité conditionnelle de B B sachant A A, notée P A ( B) P_A(B) est la probabilité que l'évènement B B se réalise sachant que l'évènement A A l'est déjà. Cette probabilité est définie par: P A ( B) = P ( A ∩ B) P ( A) P_A(B)=\dfrac{P(A\cap B)}{P(A)} On résume souvent la définition dans l'arbre suivant, qu'il est important de connaître: On rappelle que A ‾ \overline{A} représente l'évènement contraire de A A.
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