Cours Loi De Probabilité À Densité Terminale S / Emploi Comptable À Distance

Thu, 11 Jul 2024 01:40:57 +0000
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Dans ce cours, on s'intéresse à des variables aléatoires X qui prennent leurs valeurs dans un intervalle; on dit qu'elles sont… Loi exponentielle – Terminale – Cours Tle S – Cours sur la loi exponentielle – Terminale S Définition Soit λ un réel strictement positif. La loi exponentielle de paramètre λ modélise la probabilité qu'un élément cesse de vivre au cours d'un intervalle de temps donné. Elle admet pour densité de probabilité la fonction définie sur par: L'aire sous la courbe sur est égale à 1. Propriétés Soit une variable aléatoire T suivant une loi exponentielle de paramètre λ. Pour tout réel a strictement positif:… Loi normale d'espérance µ et d'écart type σ2 – Terminale – Cours TleS – Cours sur la loi normale d'espérance µ et d'écart type σ2 Terminale S Définition Une variable aléatoire X suit une loi normale d'espérance µ et d'écart-type σ si la variable aléatoire suit la loi normale centrée réduite N (0, 1). La courbe représentative de la fonction de densité est une courbe en cloche; elle admet pour axe de symétrie la droite d'équation x = µ.

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Pour tous réels et de: Soit un intervalle inclus dans, on a: Définition: probabilité conditionnelle Soit un intervalle de tel que et soit un autre intervalle de. On définit la probabilité conditionnelle par l'égalité: Définition: espérance d'une variable aléatoire à densité L'espérance d'une variable aléatoire à densité sur est définie par: Loi uniforme sur Propriété La fonction constante définie sur par est une densité de probabilité. Définition: loi uniforme sur On dit qu'une variable aléatoire suit la loi uniforme sur l'intervalle si sa densité est la fonction définie sur par: Densité de probabilité de la loi uniforme sur Pour tout intervalle inclus dans, on a: La fonction constante définie sur, avec, par est une densité de probabilité. Une variable aléatoire suit une loi uniforme sur l'intervalle si sa densité est la fonction définie sur par: Propriété: espérance d'une loi uniforme sur L'espérance d'une variable aléatoire suivant une loi uniforme sur est telle que: Loi exponentielle Soit un nombre réel strictement positif.

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2 - Loi de probabilité Soit f une fonction de densité de probabilité sur un intervalle I.

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Remarques • On considère que le résultat ne change pas si l'intervalle I = [ a; b] est ouvert (par exemple I = [ a; b [) ou que l'une (ou les deux) des bornes est infinie ( I = [ a; + ∞[). • Pour une fonction de densité de probabilité sur I = [ a; b], pour tout réel c de I, P ( X = c) = 0. Il s'agit ici d'essayer de comprendre ce qu'il se passe: Sur le segment [0; 1], posons une bille de diamètre 1. Elle occupe toute la place. La probabilité de prendre une bille sur le segment est donc 1. Sur le même segment [0; 1], posons dix billes de diamètre 0, 1. Elles occupent toute la place (en longueur). La probabilité de prendre une bille sur le segment est donc 0, 1. posons un million de billes de diamètre 10 6. La segment est donc 0, 000 001, ce qui est très très petit. Si sur le segment [0; 1] nous plaçons n billes, la probabilité de tirer une de ces billes sur ce segment sera de. Si l'on place une des n billes en chacun des nombres (il y en a une infinité) du segment, alors avec. On peut ainsi comprendre pourquoi la probabilité d' obtenir un nombre particulier est nulle ( P ( X = c) = 0).

Une étude conclut à une durée de vie inférieure ou égale à 100 ans pour 5% d'entre eux. Déterminer le paramètre λ (à 10-4 près). Calculer la probabilité que la désintégration d'un noyau soit… Loi normale d'espérance µ et d'écart type σ2 – Terminale – Exercices Exercices corrigés à imprimer – Loi normale d'espérance µ et d'écart type σ2 – Terminale S Exercice 01: Usine de tubes Une usine fabrique des tubes. On estime que la variable aléatoire X qui à chaque tube prélevé au hasard dans la production associe sa longueur (en cm) suit la loi normale N (500; σ2). La valeur de σ peut être modifiée par différents réglages des machines de production. Des observations ont permis d'établir que P(X > 545)… Loi uniforme sur un intervalle – Terminale – Exercices corrigés Exercices à imprimer – Loi uniforme sur un intervalle – Terminale S Exercice 01: Le métro On note X le temps d'attente, en minutes, avant l'arrivée du métro dans une certaine station et on suppose que X suit la loi uniforme sur [0; 6].

Concrètement, la densité (le f) d'une loi centrée réduite ressemble à cela: Oui et alors? Et bien on va voir quelque chose d'intéressant: on a dit que Autrement dit c'est l'aire sous la courbe de f de t à +l'infini, car une intégrale est une aire (voir chapitre sur les intégrales). Graphiquement: Mais si on fait P(X < -t), on obtient: Graphiquement: Et comme on a dit que la loi était symétrique par rapport à l'axe des ordonnées: Pour une loi normale centrée réduite Et pour calculer P(-t < X < t)? Et bien cela correspond à l'aire entre -t et t. Or on a dit que ce qui signifie que l'aire sous toute la courbe vaut 1. Donc d'après ce schéma: Et l'aire rouge? Et bien c'est P(X < -t) + P(X > t). Or on a vu que ces deux probabilités étaient égales, donc: Aire rouge = 2 P(X < -t) ou 2 P(X > t). D'où: Cette formule n'est pas nécessairement à savoir par coeur mais il faut savoir la retrouver et surtout savoir faire le même type de raisonnement par rapport au fait que la densité d'une loi centrée réduite est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées.

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