Probabilités

January 18, 2018 | Author: Anonymous | Category: Mathématiques, Statistiques et probabilités
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Probabilités Exercice 1. [Vocabulaire] Rappeler le sens des expressions suivantes : expérience aléatoire, issue, éventualité, univers, événement. Exercice 2. On lance simultanément deux dés non truqués dont les faces sont comme d’habitude numérotées de 1 à 6 et on s’intéresse à la somme des points obtenus. 1. Déterminer l’univers Ω des résultats possibles. 2. On souhaite savoir si chacune des issues détaillées précédemment ont la même chance de se produire. Écrire un algorithme qui permette de simuler cette expérience aléatoire 20 fois et le programmer sur sa calculatrice. En regroupant les résultats obtenus dans la classe, à quelle conclusion arrivez-vous ?

1

La loi des grands nombres

Soit k un entier naturel non nul : on considère une expérience aléatoire débouchant sur k éventualités que l’on note e1 , . . . , ek : ces éventualités constituent l’univers Ω des résultats possibles. Soit N ∈ N∗ : on répète dans des conditions identiques et indépendantes N fois cette expérience aléatoire. À l’issue de ces N expériences aléatoires, on a observé x1 fois l’issue e1 ; . . . ; xk fois l’issue ek . Exercice 3. l’éventualité ei . Compléter :

Soit i ∈ {1, . . . , k} : exprimer en fonction de xi et N la fréquence d’apparition fi de k X

xi = . . . . . .

i=0 k X

fi = . . . . . .

i=0

∀i ∈ {1, . . . , k},

. . . 6 fi 6 . . .

Loi des grands nombres : Lorsque l’on répète un grand nombre de fois, dans des conditions identiques et indépendantes, une même expérience aléatoire débouchant sur un nombre fini d’éventualités, la fréquence d’apparition d’une éventualité donnée se stabilise autour d’un nombre théorique, appelé probabilité de cette éventualité Propriétés : Soit p1 , . . ., pk les probabilités respectives des éventualités e1 , . . . , ek . Alors : k X

pi = . . . . . .

i=0

∀i ∈ {1, . . . , k}

. . . 6 pi 6 . . .

Vocabulaire et remarques 1. Lorsque l’on affecte à chaque éventualité sa probabilité, on dit que l’on munit l’univers des résultats possibles d’une loi de probabilité, que l’on note souvent par la lettre p, ou P . 2. (Méthode) – La probabilité d’un événement A est alors noté p(A) et se calcule en sommant les probabilités des éventualités qui constituent A. L’ensemble Ω est un événement appelé événement certain et sa probabilité vaut . . . . . .. L’ensemble ∅ est un événement appelé événement impossible et sa probabilité vaut . . . . . .. Seconde

Probabilités

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3. Une loi de probabilité est un modèle qui sert à quantifier a priori la chance théorique de survenir de telle éventualité. 4. Proposer une loi de probabilité en adéquation avec la réalité d’une expérience aléatoire est donc un problème de modélisation que nous allons aborder dans certains cas simples cette année.

2

Calcul des probabilités

Exercice 4. Un générateur de nombres aléatoires fournit un entier compris (au sens large) entre 1 et 20. Il est programmé de façon que les entiers pairs aient tous la même probabilité, les entiers impairs aient tous la même probabilité mais que les entiers pairs soient deux fois plus fréquents que les entiers impairs. On fait fonctionner le générateur une seule fois. 1. À partir des informations données, proposer un modèle probabiliste pour cet expérience aléatoire. 2. On considère les événements A : “L’entier obtenu est multiple de 3” et B : “L’entier obtenu est strictement supérieur à 10”. (a) Ecrire en extension les événements A et B et donner leur probabilité. ¯ et donner sa probabilité. (b) Ecrire en compréhension l’événement B (c) Ecrire en compréhension et en extension l’événement A ∪ B et donner sa probabilité. (d) Ecrire en compréhension et en extension l’événement A ∩ B et donner sa probabilité. Propriétés : Soient A et B deux événements d’un univers Ω muni d’une loi de probabilité p. ¯ = 1. 1. L’événement A et son contraire A¯ sont liés par la relation : p(A) + p(A) 2. Les événements A ∪ B et A ∩ B sont liés par la relation : p(A ∪ B) + p(A ∩ B) = p(A) + p(B) Si les événements A et B sont incompatibles (autrement dit, si A ∩ B = . . . . . . . . .), alors : p(A ∪ B) = p(A) + p(B) Exercice 5. patibles ?

Soit A et B deux événements tels que p(A) = 0.5 et p(B) = 0.7. A et B sont-ils incom-

Un modèle important : l’équiprobabilité ou probabilité uniforme. Lorsque à l’issue d’une expérience aléatoire, on peut raisonnablement supposer que toutes les éventualités ont la même probabilité, on dit qu’elles sont équiprobables. On munit alors l’univers Ω des résultats possibles de l’équiprobabilité, encore appelée probabilité uniforme. ... . Si l’univers Ω contient exactement k éventualités, la probabilité de chaque éventualité est ... La probabilité d’un événement A se calcule alors en effectuant le quotient : Nombre d’éventualités réalisant A Nombre total d’éventualités Exercice 6. On lance simultanément deux dés non truqués dont les faces sont comme d’habitude numérotées de 1 à 6 et on s’intéresse à la somme des points obtenus. Proposer une loi de probabilité sur l’ensemble des résultats possibles.

Seconde

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