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Yvan Monka, né en 1971, est un vidéaste et enseignant français de mathématiques de l' académie de Strasbourg. Il est connu pour être l'auteur de la chaîne YouTube et du site web nommé m@ths et tiques proposant des ressources gratuites autour des mathématiques. Il enseigne actuellement au lycée Robert-Schuman à Haguenau. Étude de fonctions | Bienvenue sur Mathsguyon. Biographie [ modifier | modifier le code] Il enseigne les mathématiques depuis 1997 dans l'Académie de Strasbourg [ 1]. Il se fait connaître grâce à sa chaîne YouTube Yvan Monka qui vise principalement les élèves de l' enseignement secondaire [ 2], [ 3]. Il commence à enregistrer des vidéos après avoir découvert la chaine de Julio Ríos Gallego (en), un autre enseignant de mathématiques colombien [ 1]. Dès lors, il se met à enseigner numériquement des cours, proposer des exercices et explorer l' histoire des mathématiques à l'aide de vidéos au format en grande partie court [ 1]. Il profite des revenus publicitaires obtenus avec le visionnage de ses vidéos — 55 000 € entre 2015 et 2020 — pour réaliser des dons à des associations ou des institutions comme Les Restos du cœur ou encore le Fonds des Nations unies pour l'enfance (Unicef) [ 1], [ 4].

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Les vidéos d'Yvan Monka Naissance de la notion de probabilité conditionnelle. En 1713, Nicolas Bernoulli publie un essai de son oncle Jacques Bernoulli, titré Ars Conjectandi (l'art de la conjecture), en latin, où il expose l'application des probabilités à la modélisation de la recherche scientifique. Dans cet ouvrage, Bernoulli pose, entre autres, le « problème inverse »: Une urne contient des boules blanches et noires; la proportion p de boules blanches est inconnue. On extrait de l'urne n boules (par exemple, avec remise) et on constate que k d'entre elles sont blanches. Que peut-on inférer sur le nombre p à partir de n et k? Autrement dit, Bernoulli demande la loi de p, à partir des données expérimentales disponibles (sondage de sortie d'urne). En 1718, Abraham de Moivre publie the Doctrine of Chances dans lequel il cherche à résoudre le problème inverse par une sorte d'intervalle de confiance. Chapitre 5 Schémas de Bernoulli et Loi Binomiale | Pearltrees. En 1728, Leonhard Euler a démarré des recherches similaires à celles de Stirling, sur l'interpolation de la factorielle.

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La probabilité que le test soit positif est égale à 6, 6%. 2) 𝑃 # (𝑀) = &(2∩3) &(2) =,,, #×,,! -,,, 55 ≈ 0, 26. La probabilité que le bovin soit malade sachant que le test est positif est d'environ 26%. III. Probabilités et indépendance a) On tire une carte au hasard dans un jeu de 32 cartes. Soit 𝑅 l'événement "On tire un roi". Soit 𝑇 l'événement "On tire un trèfle". Définition: On dit que deux évènements 𝐴 et 𝐵 de probabilité non nulle sont indépendants lorsque 𝑃! (𝐵) = 𝑃(𝐵) ou 𝑃 $ (𝐴) = 𝑃(𝐴). On a: 𝑃(𝑅) =% "# = $!. Par ailleurs, 𝑃 # (𝑅) est la probabilité de tirer un roi parmi les trèfles. Yvan monka probabilités conditionnelles. On a alors: 𝑃 # (𝑅) = 1 8 (5) Yvan Monka – Académie de Strasbourg – Ainsi, 𝑃 # (𝑅) = 𝑃(𝑅). Les événements 𝑅 et 𝑇 sont donc indépendants. b) On reprend l'expérience précédente en ajoutant deux jokers au jeu de cartes. Ainsi: 𝑃(𝑅) =% "% = # $6. Ainsi, 𝑃 # (𝑅) ≠ 𝑃(𝑅). 8 Les événements 𝑅 et 𝑇 ne sont donc pas indépendants. Méthode: Utiliser l'indépendance de deux événements Dans une population, un individu est atteint par la maladie 𝑎 avec une probabilité égale à 0, 005 et par la maladie 𝑏 avec une probabilité égale à 0, 01.

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(1) Yvan Monka – Académie de Strasbourg – Tout le cours en vidéo: I. Notion de probabilité conditionnelle Exemples: Vidéo 1) On tire une carte au hasard dans un jeu de 32 cartes. Soit 𝐴 l'événement "Le résultat est un pique". Soit 𝐵 l'événement "Le résultat est un roi". Donc 𝐴 ∩ 𝐵 est l'événement "Le résultat est le roi de pique". Alors: 𝑃(𝐴) =! "# = $% et 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = $ "#. Exercices, TD, activités de Tstmg - My MATHS SPACE. Définition: Soit A et B deux événements avec 𝑃(𝐴) ≠ 0. On appelle probabilité conditionnelle de B sachant A, la probabilité que l'événement B se réalise sachant que l'événement A est réalisé. Elle est notée 𝑃! (𝐵) et est définie par: 𝑃! (𝐵) = &((∩*) &((). Donc la probabilité que le résultat soit un roi sachant qu'on a tiré un pique est donc: 𝑃! (𝐵) = &((∩*) &(() = $ "#: $% = $!. On peut retrouver intuitivement ce résultat. En effet, sachant que le résultat est un pique, on a une chance sur 8 d'obtenir le roi parmi les piques. 2) Un sac contient 50 boules, dont 20 boules rouges et 30 boules noires, où il est marqué soit "Gagné" ou soit "Perdu" Sur 15 boules rouges, il est marqué Gagné.

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On considère le jeu suivant: Si on tire un cœur, on gagne 2€. Si on tire un roi, on gagne 5€. Si on tire une autre carte, on perd 1€. On appelle X la variable aléatoire qui à une carte tirée associe un gain ou une perte. Déterminer la loi de probabilité de X. Yvan monka probabilité conditionnelle le. Correction Calculer l'espérance de la loi de probabilité de X et interpréter le résultat. Correction Exercice 3: un sac contient 6 jetons numérotés 1; 5 jetons numérotés 2; 4 jetons numérotés 3; 3 jetons numérotés 4; 2 jetons numérotés 5 et un jeton numéroté 6. On pioche au hasard un jeton du sac. Un jeu est organisé ainsi: Pour une mise de 3 €, on gagne autant d'euros qu'indiqué sur le jeton. On définit la variable aléatoire X donnant le gain d'un joueur. Montrer que X prend des valeurs entre -2 et 3 Déterminer la loi de probabilité de X. Calculer l'espérance de X et interpréter le résultat. Correction en vidéo Exercice 4: Une urne contient trois boules blanches et une boule noire. On tire, au hasard, des boules dans l'urne, jusqu'à obtenir la boule noire.

La marque A représente 64% des ventes, la marque N représente 28% et la marque O représente 8%. On sait que sont soldés 30% des vêtements de la marque A, 60% de la marque N et 80% de la marque O. Quel pourcentage au total des vêtements vendus par ce magasin est soldé? On sait que les événements A, N et O représentent une partition de l'univers Ω des vêtements vendus car un vêtement ne peut pas être de deux marques à la fois il n'y a pas d'autre marque en magasin puisque 64%+28%+8%=100% des vêtements. On connaît les probabilités conditionnelles pour chacune des marques relatives au soldes: \(P_A(S)=0, 3\), \(P_N(S)=0, 6\) et \(P_O(S)=0, 8\) On en déduit la probabilité qu'un article soit soldé par la somme \(P(S)=P(A)\times P_A(S)+P(N)\times P_N(S)+P(O)\times P_O(S)\) Donc \(P(S)=0, 64\times 0, 3+0, 28 \times 0, 6+0, 08\times 0, 8=0, 424\) Par conséquent 42, 4% des vêtements vendus par ce magasin sont soldés.

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