Centre Vhu Agréé 93 | Cours Bts Probabilité 2019

Sun, 02 Jun 2024 07:27:52 +0000
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Remarque: la loi normale est sans doute le modèle probabiliste le plus utilisé pour décrire de très nombreux phénomènes observés dans la pratique. 1. Définition et propriétés Pour μ et σ deux réels avec 0 < σ, la variable aléatoire X suit la loi normale si et seulement si suit la loi normale centrée réduite N(0, 1). Il faut connaître les résultats suivants (non démontrés): • P(μ - σ ≤ X ≤ μ + σ) 0, 68. • P(μ - 2σ ≤ X ≤ μ + 2σ) 0, 95. • P(μ - 3σ ≤ X ≤ μ + 3σ) 0, 997. Il faut savoir utiliser une calculatrice ou un tableur pour en obtenir les différentes probabilités recherchées. (voir fiche méthodologique: Savoir utiliser la calculatrice pour représenter une loi normale). 2. Représentations graphiques Dans un repère orthonormal, la courbe représentative de la fonction est une courbe de Gauss. On dit que c'est une courbe « en cloche », plus ou moins haute ou aplatie selon les paramètres μ et σ. La fonction densité de la loi s'écrit:. Elle n'est pas à connaître en terminale ES. PROBABILITÉS. BTS CG. DCG - YouTube. Cela permet d'en tracer quelques représentations graphiques en fonction des paramètres μ et σ choisis.

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Conditionnement et Indépendance Avant d'aborder ce chapitre, vous aurez procédé en autonomie à quelques révisions, en particulier sur le chapitre 7 du cours de l'an dernier où on rappelait les premiers éléments du calcul de probabilité et où on replaçait le vocabulaire usuel des probabilités. Cours bts probabilité 3. Probabilité conditionnelle Exemple: Reprenons l'exemple étudié dans le ch7 de l'an dernier et allons un peu plus loin. On a interrogé 100 étudiants de BTS d'un Lycée, on leur a demandé s'ils étaient allés au cinéma la semaine dernière. Les réponses ont été résumées dans le tableau suivant: Fille Garçon Total Est allé au cinéma 12 8 20 N'est pas allé au cinéma 30 50 80 Total 42 58 100 On rencontre au hasard l'un des 100 étudiants (tous ont la même chance d'être rencontrés) On considère les événements: F: " L'étudiant rencontré est une Fille" C: " L'étudiant rencontré est allé au cinéma la semaine dernière" Que désigne l'événement? : " L'étudiant rencontré n'est pas une fille " ou dit autrement: "l'étudiant rencontré est un garçon".

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Définition: Probabilité de B sachant A Définition: Soient A et B deux événements d'un même univers, de probabilités non-nulles. La probabilité conditionnelle de B sachant que A est réalisé est notée et on l'obtient par la formule: Complément: Corollaire A l'aide de la formule de calcul précédente, on peut également calculer la probabilité de l'intersection de deux événements A et B lorsqu'on connaît la probabilité de A et la probabilité de B sachant A. On a alors Exemple: Dans l'exemple précédent, on a calculé (la probabilité que l'étudiant interrogé soit allé au cinéma la semaine dernière) et (la probabilité que l'étudiant interrogé soit un garçon sachant qu'il est allé au cinéma la semaine dernière) on peut donc en déduire la probabilité que l'étudiant interrogé est un garçon et qu'il est allé au cinéma la semaine dernière,. Fichier pdf à télécharger: Cours_Probabilites. Indépendance de deux événements Événements indépendants On dit que deux événements sont indépendants lorsque la réalisation de l'un n'influe pas sur la réalisation de l'autre.

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Ci-dessous on commence par faire varier μ puis σ. Variations de μ: • Pour μ = 0 et σ = 1, c'est la loi normale centrée réduite: • Pour μ = 1 et σ = 1, la courbe est déplacée de 1 sur la droite: • Pour μ variant de - 1 à 3 et σ = 1, la courbe est déplacée de 1 de gauche à droite: Variations de σ: • Pour μ = 1 et σ = 2, élargissement et aplatissement de la courbe autour de son centre de symétrie: • Pour μ = 1 et σ = 0, 5, resserrement et augmentation du pic de la courbe: • Pour μ = 1 et σ variant de 0, 5 à 3:

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Autrement dit, si la réalisation de l'un n'est pas conditionnée à la réalisation de l'autre. Exemple: Exemple Dans une PME, on a extrait des informations synthétiques sur les employés qui sont résumées dans le tableau ci-dessous. Cours bts probabilité video. Homme (H) Femme (F) ou () Total Cadre (C) 12 36 48 Non Cadre () 18 54 72 Total 30 90 120 On tire la fiche d'un employé au hasard, toutes les fiches ont la même probabilité d'être sélectionnées. La probabilité que ce soit la fiche d'un cadre est La probabilité que ce soit celle d'un homme est Calculons à présent la probabilité que ce soit la fiche d'un homme sachant que c'est un cadre, On peut alors remarquer que la probabilité que ce soit la fiche d'un Homme est la même si on calcule dans l'ensemble des fiches ou si l'on regarde juste parmi les cadres. On dit alors que les événements H et C sont indépendants. On peut aussi vérifier que Par suite, on montre également que dans ce cas on a: Fondamental: Propriété Soient A et B deux événements de probabilités non-nulles d'un même univers.

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Que désigne l'événement? : "L'étudiant rencontré est allé au cinéma la semaine dernière OU est une Fille " Calculer les probabilités: On peut aller un peu plus loin en se posant des question telles que: Quelle est la probabilité que l'étudiant choisi soit un garçon sachant qu'il est allé au cinéma la semaine dernière? Quelle est la probabilité que l'étudiant soit allé au cinéma la semaine dernière sachant que c'est une fille? Pour ces deux dernières questions, on remarque que le calcul ne doit plus faire référence à l'ensemble des étudiants interrogés (l'univers), mais chacun de ces calculs prend pour référence un événement particulier. Par exemple, le premier calcul doit clairement se faire dans l'ensemble des étudiants qui sont allés au cinéma la semaine dernière. Cours bts probabilité terminale. On parle alors de probabilités conditionnelles. Ainsi pour répondre, on pourrait utiliser les données du tableau et répondre pour la première question puis pour la deuxième question. Il y a une façon de calculer plus générale et qui ne nécessite pas d'avoir le tableaux d'effectifs sous les yeux...

Calcul Des Probabilités La théorie des probabilités constitue un cadre mathématique pour la description du hasard et de la variabilité, ainsi que pour le raisonnement en univers incertain. Elle forme un tout cohérent dont les concepts, les méthodes et les résultats interviennent dans de très nombreux domaines des sciences et des technologies, parfois de manière fondamentale. Alors dans ce chapitre. on va parler de: Probabilités sur les ensembles finis: 1-Connaissance du vocabulaire probabiliste (cas d'équiprobabilité). 2- Calcul de la probabilité de la réunion de deux événements, de l'intersection de deux événements et de l'événement contraire. 3- Calcul des probabilités conditionnelles. 4- Connaissance des événements indépendants et des systèmes complets d'événements (s. c. e). 5- Application de la formule des probabilités composées, de la formule des probabilités totales, et de la formule des probabilités des causes (formule de Bayes). 6-Détermination de la loi de probabilité d'une variable aléatoire discrète.