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Sur 9 boules noires, il est marqué Gagné. On tire au hasard une boule dans le sac. Soit 𝑅 l'événement "On tire une boule rouge". Soit 𝐺 l'événement "On tire une boule marquée Gagné" Donc 𝑅 ∩ 𝐺 est l'événement "On tire une boule rouge marquée Gagné". Alors: 𝑃(𝑅) = #, -, = # - = 0, 4 et 𝑃(𝑅 ∩ 𝐺) = $- -, = " $, = 0, 3. Donc la probabilité qu'on tire une boule marquée Gagné sachant qu'elle est rouge est: 𝑃 " (𝐺) = &(. ∩/) &(. ) =,, ",, % = "% = 0, 75 (2) Yvan Monka – Académie de Strasbourg – On peut retrouver intuitivement ce résultat. En effet, sachant que le résultat est une boule rouge, on a 15 chances sur 20 qu'il soit marqué Gagné. Remarque: La probabilité conditionnelle suit les règles et lois de probabilités vues pour les probabilités simples. On a en particulier: Propriétés: - 0 ≤ 𝑃! (𝐵) ≤ 1 - 𝑃! (𝐵1) = 1 − 𝑃! (𝐵) - 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) = 𝑃(𝐴) × 𝑃! (𝐵) II. Arbre pondéré 1) Exemple On reprend le 2 e exemple étudié au paragraphe I. L'expérience aléatoire peut être schématisée par un arbre pondéré (ou arbre de probabilité): 2) Règles Règle 1: La somme des probabilités des branches issues d'un même nœud est égale à 1.
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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. 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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», sur YouTube, 26 novembre 2020 ↑ « L'Alsacien de l'année 2021 - C'est Yvan Monka!
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Rappels Conditionnement et indépendance. Chapitre 5 Schémas de Bernoulli et Loi Binomiale. Les probabilités conditionnelles et l'indépendance de deux événements (31 mars) - Vidéo Spécialités. La prof de maths Sophie propose un cours sur les probabilités conditionnelles et l'indépendance de deux événements. Retrouvez le support de cours en PDF. Quand on fait une expérience aléatoire, c'est-à-dire une expérience qui est liée au hasard, on commence par faire la listes des résultats possibles que l'on appelle l'univers, Ω, des possibilités. Par exemple, si je lance un dé: l'ensemble des issues possibles est: 1, 2, 3, 4, 5, 6l'univers est Ω = {1;2;3;4;5;6} L'événement est une partie de l'univers. l'événement A peut être « obtenir un résultat pair »A = {2;4;6} L'événement contraire On note Ā l'événement contraire de A. Les probabilités: répétition d'épreuves indépendantes et variables aléatoires (21 avril) - Vidéo Spécialités. Sophie, prof de maths, propose un cours sur les probabilités et, plus particulièrement, sur la répétition d'épreuves indépendantes et les variables aléatoires.
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Partition de l'univers Introduction Définition Formule des probabilités totales Exercice: Exercice d'application
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Rappel: Le cas particulier en cas d'événements disjoints s'applique très bien à la situation d'une partition de l'univers en plusieurs événements. Supposons que l'univers Ω possède une partition en trois événements A, B et C et que nous connaissons les probabilités conditionnelles d'un événement D sachant A, B et C. On sait: d'une part que \(D=(A\cap D)\cup (B\cap D)\cup (C\cap D)\), d'autre part que \((A\cap D)\), \((B\cap D)\) et \((C\cap D)\) sont disjoints. Donc \(P(D)=P(A\cap D)+ P(B\cap D)+ P(C\cap D)\). Par conséquent \(P(D)=P(A)\times P_A(D)+P(B)\times P_B(D)+P(C)\times P_C(D)\) Par conséquent, on peut calculer la probabilité d'un événement sachant ses probabilités conditionnelles relatives à une partition de l'univers. Méthode: Traduction sur un arbre pondéré Sur un arbre pondéré, la probabilité d'un événement D associé à plusieurs feuilles est égale à la somme des probabilités de chacune de ces feuilles. Exemple: Un magasin de sport propose des réductions sur les 3 marques qu'il distribue.
La séance se poursuit par l'illustration sur un exemple du modèle de la succession d'épreuves indépendantes, pour s'intéresser plus spécifiquement à la succession d'épreuves indépendantes identiques à deux issues et définir l'épreuve de Bernoulli, ainsi que la variable aléatoire suivant une loi de Bernoulli. Formule de Bayes. Formule de Bayes - Exemples. Exercice corrigé indépendance Probabilités. Vidéo avec modèle de rédaction. Modèle de rédaction Schéma de Bernoulli Loi Binomiale. Fiche calculatrice Loi Binomiale. Un exo corrigé Loi Binomiale. Complément pour répondre à la dernière capacité du programme. Recherche d un intervalle Casio. Probabilités - MATHS - TS/ES. Exos supplémentaire Schémas de Bernoulli Loi Binomiale. Corrigé: exos 1, 2 et 3. Corrigé exo 4. Corrigé exo 13. Algoexo13. Résultat. Numworks Utilisation de InvbinomialCD sur Casio. Surréservation Tableur. Aide Excel Surréservation. Exo d'algorithmique corrigé. Exercice Bandit manchot corrigé. Travail à rendre. Petite mise au point.