2.2 Probabilité conditionnelle

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Quelques calculs de probabilités
Advertisements

Calcul de probabilités
Introduction aux probabilités
Déterminer la probabilité pour que chacun des événements suivants soit réalisé. Le résultat sera donné sous la forme d’une fraction irréductible.  
Fabienne BUSSAC PROBABILITÉS 1. VOCABULAIRE
CALCUL D’AIRE cours 6.
P ROBABILITÉS S ÉRIE N °2. Déterminer la probabilité pour que chacun des événements suivants soit réalisé. Le résultat sera donné sous la forme d’une.
Réalisé par : Sébastien Lachance MATHS 3 E SECONDAIRE LesPROBABILITÉS.
Atelier 1 Le problème du surpoids sur géogébra. Etude de la prévalence du surpoids: (document Ressources pour la classe de terminale) Situation: On souhaite.
Auteur : Patrice LEPISSIER Les probabilités  Notions de base Notions de base  Variable aléatoire Variable aléatoire  La loi Normale La loi Normale.
I) mesure et erreurs de mesure 1) le vocabulaire à connaitre
Les bonzes sont poursuivis par le Yéti. Ils doivent tous les trois gravir la montagne pour être en sécurité et ainsi gagner la partie. Le but du jeu est.
Cours COMPOSANTES DES VECTEURS Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe.
Cours PRODUIT SCALAIRE ET CALCUL D’ANGLES Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe.
Calcul de probabilités
Cours d’Econométrie de la Finance (Stat des choix de portf. IV 1-2)
PROBABILITÉS.
La ProbabilitÉ.
Pierre Joli Cours de Mathématique Pierre Joli
Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe
© Hachette Livre 2016, Mathématiques Cycle 4, collection Kiwi
QUESTIONS FLASH *PROBABILITE*
Information, Calcul, Communication
1.3 COORDONNÉES DES POINTS
4°) Intervalle de fluctuation :
7.1 Transformation linéaire
Tir à l’arc Préambule — Note à l’attention de l’enseignant
chapitre : Les Probabilités
Précision d'une mesure et chiffres significatifs
Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe
Un Algorithme , c'est Quoi ?
Simuler des probabilités
Qu’évoque pour vous le mot HASARD ?
Les lois des probabilités
© Hachette Livre 2016, Mathématiques Cycle 4, collection Kiwi
© Hachette Livre 2016, Mathématiques Cycle 4, collection Kiwi
© Hachette Livre 2016, Mathématiques Cycle 4, collection Kiwi
LES PRINCIPES DE LA THERMODYNAMIQUE
Exercice 6 : Soit la pyramide suivante : 1000 Ligne 1
2.2 PRODUIT SCALAIRE ET CALCUL D’ANGLES
Scénario Quatre hipsters entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones.
4.3 Estimation d’une proportion
3.4 Lois discrète 2 cours 15.
Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe
Eléments de la Théorie des Probabilités
3.3 loi discrète 1 cours 14.
3.6 Loi continue 3 cours 18.
4.2 Estimation d’une moyenne
1.2 dénombrement cours 2.
Quelle est la probabilité de chaque évènement ? Combien d’issues
Statistiques. Moyenne, Moyenne pondérée, Tableur et graphiques.
LES PROBABILITÉS Par : R . BOULAHBAL 2016 Free Powerpoint Templates.
Calculs des incertitudes Lundi 30 Avril 2018 Master de Management de la Qualité, de la Sécurité et de l’Environnement.
 1____Probabilité  2______variables aléatoires discrètes et continues  3______loi de probabilités d’une v a  4_______les moyens et les moyens centraux.
Eléments de la Théorie des Probabilités
Fluctuations d’une fréquence selon les échantillons, Probabilités
Calcul de probabilités
Lois de Probabilité Discrètes
Lois de Probabilité Discrètes
2.4 La loi de vitesse d’une réaction chimique
Présentation 3 : Sondage aléatoire simple
Présentation 5 : Sondage à probabilités inégales
Chapitre 2 Les Mesures de Fiabilité. Plan: 2.1 Mesures pour Système NON Réparable – Définition 1 : Fiabilité – Définition 2 : Taux de défaillance – Définition.
LES CONTRATS ALÉATOIRES RÉALISÉ PAR : ASMA BICHA ENCADRÉ PAR : M.HABACHI 2018/2019.
Produit vectoriel Montage préparé par : André Ross
Lionel GRILLETLycée B FRANKLIN DynamiqueDynamique Terminale Si.
12ème CHAMPIONNAT DE CALCUL MENTAL du COLLEGE VICTOR-HUGO 2 017/2 018
Programme d’appui à la gestion publique et aux statistiques
Thème : 5 Questions flash autour des probabilités
Thème : 5 Questions flash autour des probabilités
Transcription de la présentation:

2.2 Probabilité conditionnelle et évènements indépendants cours 7

Au dernier cours, nous avons vu

Probabilité conditionelle Évènements indépendants

Il arrive parfois qu’on veuille connaître une probabilité, mais une certaine quantité d’informations sur l’expérience aléatoire est déjà connue.

Exemple: On pige une carte d’un jeu de 52 cartes. Quelle est la probabilité d’obtenir une figure sachant que notre carte pigée est un trèfle ? L’évènement avoir une figure est L’évènement avoir un trèfle est Puisque est survenu l’ensemble des résultats possible devient donc

Définition: Remarque: On défini la probabilité conditionnelle que l’évènement se produise sachant que l’évènement s’est produit Remarque: Il est toujours sous-entendu, lorsqu’on parle de probabilité conditionnelle que puisque s’est produit!

Exemple: Un étudiant estime à 1/3 ses chances d’avoir plus de 80% dans le cours de calcul 3 et à 1/2 ses chances d’avoir plus de 80% dans le cours d’astrophysique. Il ne peut prendre qu’un de ces cours et décide de tirer à pile ou face pour choisir. Quelle est la probabilité qu’il obtienne plus de 80% au cours de math? : prendre le cours de calcul 3 : obtenir plus de 80% à son cours

Exemple: Une urne contient 9 boules bleues et 15 boules rouges. On tire deux boules sans remise et on veut savoir la probabilité qu’elles soient les deux rouges. : La première boule est rouge : La deuxième boule est rouge

On peut généraliser cette idée à trois évènements Ou à n évènements

La probabilité conditionnelle peut être considérée comme une probabilité en soit. Ceci découle du fait qu’elle respecte les axiomes de probabilités. Si on fixe tel que et qu’on note Vérifions que cette fonction définit bien une probabilité A1

A2 A3

Donc les théorèmes qu’on a vus au dernier cours sont vrais pour les probabilités conditionnelles

Faites les exercices suivants #2.22 à 2.24

Il arrive parfois que Dans ce cas, le fait que soit arrivé n’a aucun impact sur le fait que arrive ou non. et donc

Définition: Exemple: Si et sont deux évènements tels que Alors on dit que c’est évènements sont indépendants Exemple: On lance une pièce de monnaie deux fois. Quelle est la probabilité que le deuxième lancé donne pile sachant que le premier lancé a donné face? Les deux évènements sont donc indépendants

Par symétrie, on obtient Théorème: Si et sont des évènements indépendants alors et , et , Par symétrie, on obtient la preuve de et ainsi que le sont aussi. Preuve:

Théorème: Preuve: Si et sont des évènements indépendants alors et , et ainsi que le sont aussi Preuve:

Théorème: Preuve: Si et sont des évènements indépendants alors et , et ainsi que le sont aussi Preuve:

Faites les exercices suivants # 2.25 à 2.30

Quel devrait être la condition pour que trois évènements soient indépendants? Est-ce suffisant de poser que les évènements soient deux à deux indépendant?

Considérons l’expérience de lancer deux dés. Exemple: Considérons l’expérience de lancer deux dés. : La somme des dés donne 7 : Le premier dé donne 3 : Le second dé donne 4 mais

Exemple: Considérons l’expérience de lancer deux dés. : La somme des dés donne 7 : Le premier dé donne 3 : Le second dé donne 4 mais Pour que trois évènements soient indépendants, on doit vérifier si mais

Définition: On dit que les évènements sont totalement indépendants si

Aujourd’hui, nous avons vu sont indépendant si et ou

Devoir: Section 2.2