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Tue, 09 Jul 2024 00:08:28 +0000
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Il est également possible pour les élèves de terminale de participer à des stages intensifs en terminale pour se préparer aux épreuves du bac. Grâce à ces stages, les élèves pourront décrocher les notes attendues et espérées via le simulateur de bac. Les élèves de terminale qui suivent l'option maths complémentaires en terminale générale devront également être parfaitement à l'aise sur les chapitres suivants: les suites numériques et les modèles discrets les fonctions convexes les lois discrètes les statistiques à 2 variables aléatoires

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

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Il fallait donc séparer l'intégrale avec le théorème de Chasles pour avoir plusieurs intervalles, et seulement à ce moment-là on peut remplacer f. Loi exponentielle Pour la loi exponentielle, il faut également savoir que vaut la densité f. Pour la loi uniforme, on a vu que si on connait a et b, on connait tout. Pour la loi exponentielle, cela dépend d'un paramètre que l'on note λ (prononcer landa). On dit alors qu'une variable X suit une loi exponentielle de paramètre λ. A ce moment là, on a: On a donc: Cette intégrale se calcule facilement, les détails sont donnés dans la vidéo après mais ça donne: Finalement: Si on a mis tous les calculs et pas seulement le résultat, c'est pour que tu comprennes d'où ça vient, et surtout pour que tu comprennes la ligne suivante: Généralement dans les exercices ils te rappellent les formules et tu n'as plus qu'à les appliquer, mais retiens quand même la méthode car parfois ils demandent de redémontrer tout cela^^ Une petite remarque toutefois: Pour calculer P(X ≥ t), il faut passer par le complémentaire!

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Nous avons: P (0 ≤ X ≤ 0, 1) = = 4(0, 1) 2 – 4(0) 2 = 0, 04 P (0, 1 ≤ X ≤ 0, 2) = = 4(0, 2) 2 – 4(0, 1) 2 = 0, 12 P (0, 2 ≤ X ≤ 0, 3) = = 0, 20 P (0, 3 ≤ X ≤ 0, 4) = = 0, 28 P (0, 4 ≤ X ≤ 0, 5) = = 0, 36 On constate qu'on obtient les mêmes probabilités que dans le cas précédent.

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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.

V La loi normale générale Loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right) Une variable aléatoire X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right) ( \mu \in \mathbb{R}, \sigma \in \mathbb{R}^{+*}) si et seulement si la variable aléatoire \dfrac{X-\mu}{\sigma} suit la loi normale centrée réduite. Espérance d'une loi normale Si X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right), son espérance est alors égale à: E\left(X\right) = \mu Variance d'une loi normale Si X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right), sa variance est alors égale à: V\left(X\right) = \sigma^2 et son écart-type est donc égal à \sigma. On observe que plus \sigma augmente, plus la courbe de la densité de la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right) est "aplatie". De plus, cette courbe est centrée sur la moyenne, c'est-à-dire symétrique par rapport à la droite d'équation x=\mu. Si \mu=0 et \sigma=1, on retrouve la courbe de Gauss normalisée, soit la loi normale centrée réduite. Si X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right), on a les valeurs remarquables suivantes: p\left(\mu - \sigma \leq X \leq\mu + \sigma\right) \approx 0{, }683 p\left(\mu - 2\sigma \leq X \leq \mu + 2\sigma\right) \approx 0{, }954 p\left(\mu - 3\sigma \leq X \leq \mu + 3\sigma\right) \approx 0{, }997 N'ayant pas de primitive de la fonction de densité correspondant à une variable aléatoire suivant une loi N\left(\mu;\sigma^2\right), on a besoin de la calculatrice pour déterminer des probabilités d'événements.

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