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Sun, 30 Jun 2024 15:34:24 +0000
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Les propositions suivantes sont toutes équivalentes: A et B sont deux événements indépendants Complément: Conséquence dans l'arbre pondéré Supposons A et B deux événements indépendants, on a l'arbre suivant: On peut remarquer que dans ce cas où les événements sont indépendants, on lit et non sur la branche qui va de A vers B.

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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. 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. Cours bts probabilités et. 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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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. Probas IUT BTS Cours et exercices corrigés. 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.

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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. Cours bts probabilité 2. (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. Cela permet d'en tracer quelques représentations graphiques en fonction des paramètres μ et σ choisis.

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