3.3 loi discrète 1 cours 14.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
4 Les Lois discrètes.
Advertisements

Chapitre 4 Variables aléatoires discrètes
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.
Un problème :. Pour embaucher un graphologue, le chef du personnel d'une grosse entreprise envisage un test. Il propose 12 paires d'écritures constituées.
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.
Transformation de Laplace - Mr.Retima Abderaouf - Mr.Ghandjoui abderahmane Université 20 aout 1955 Skikda.
Calcul de probabilités
Cours d’Econométrie de la Finance (Stat des choix de portf. IV 1-2)
V Suite géométrique : 1°) Définition : un+1
Application des lois de probabilité -Variable aléatoire discrète-
Activités mathématiques autour du jeu de bridge
Calculs de temps de trajets
Résolutions et réponses
Représentation de l’information en binaire:
Probabilités géométriques
Loi Normale (Laplace-Gauss)
Collecte de données CAPI
Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe
Pôle Maths - Sciences.
7.1 Transformation linéaire
Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe
Résolutions et réponses
Géométrie Leçon 3.
Rapports et proportions
chapitre : Les Probabilités
Les lois des probabilités
Plans d’experiences : plans de melanges
© Hachette Livre 2016, Mathématiques Cycle 4, collection Kiwi
et discussion de l'article 2
Excel (et toute l’informatique) :
Exercice 1 On tire 7 fois avec remise dans une urne contenant 1 jeton Noir et 2 jetons Rouges. X est la variable aléatoire donnant le nombre de fois où.
Introduction aux Statistiques Variables aléatoires
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.
4.5 Tests D’hypothèses sur une proportion
Dimitri Zuchowski et Marc-Élie Lapointe
Géométrie dans l’espace
2.2 Probabilité conditionnelle
3.6 Loi continue 3 cours 18.
3.5 Loi continue 2 cours 17.
4.2 Estimation d’une moyenne
3.5 Lois continues 1 cours 16.
Les règles de divisibilité
1.2 dénombrement cours 2.
 1____Probabilité  2______variables aléatoires discrètes et continues  3______loi de probabilités d’une v a  4_______les moyens et les moyens centraux.
Fluctuations d’une fréquence selon les échantillons, Probabilités
Résolutions et réponses
Multiplier des décimaux
A. Zemmari SDRP & MA Modèles et Approches Formels pour les Systèmes Distribués -Algorithmes distribués probabilistes.
Calcul de probabilités
Lois de Probabilité Discrètes
Lois de Probabilité Discrètes
Mode, moyenne et médiane
2.4 La loi de vitesse d’une réaction chimique
Présentation 5 : Sondage à probabilités inégales
La puissance du transfert d’énergie électrique entre un générateur et un circuit constitué de conducteurs ohmiques dépend-elle de ces conducteurs ohmiques.
CHAPITRE 2. Les critères de décision en univers mesurable.
Dessinez les diagrammes de Bohr
Position, dispersion, forme
Chapitre 1 Formulation d’un programme linéaire (PL) Georges Abboudeh BUST 347.
Programme d’appui à la gestion publique et aux statistiques
Chapitre 2 : Représentation de l’information dans la machine Introduction Représentation des nombres négatifs –Signe / valeur absolue –Complément à 1 –Complément.
Les méthodes quantitatives en éducation
Thème : 5 Questions flash autour des probabilités
Transcription de la présentation:

3.3 loi discrète 1 cours 14

Au dernier cours, nous avons vu L’espérance mathématiques La variance L’écart type

Loi de Bernoulli Loi binomiale Loi géométrique

On a vu qu’à une expérience aléatoire, on peut associer une variable aléatoire. Ces variables aléatoires possèdent une fonction de probabilité nommée loi de probabilité. Or certains types de loi de probabilité reviennent souvent et portent des noms

Épreuve de Bernoulli Une épreuve de Bernoulli est une expérience aléatoire qui ne comporte que deux résultats. Succès et échec. On note la probabilité de succès par et la probabilité d’échec par

Sa fonction de répartition est est une variable aléatoire qui donne 0 en cas d’échec et 1 en cas de succès 1 Sa fonction de répartition est 1

L’espérance d’une épreuve de Bernoulli est et sa variance est Une autre façon de trouver la variance est

Loi binomiale Si notre expérience aléatoire consiste à répéter fois une épreuve de Bernoulli de probabilité de succès et qu’on s’intéresse au nombre de succès, la variable aléatoire : le nombre de succès aura comme loi de probabilité la loi binomiale et on dit que la variable aléatoire suit une loi binomiale.

: succès lors de la première épreuve. Lorsqu’on est dans la situation ou on répète une épreuve, le résultat d’une épreuve n’influence pas le résultat d’une autre. : succès lors de la première épreuve. : échec lors de la deuxième épreuve. En d’autres termes, les évènements sont indépendants.

Supposons que et qu’on cherche pour obtenir succès lors de épreuves, il a bien fallu obtenir échecs. Le nombre de façons d’obtenir parmi épreuves est

On peut remarquer que binôme de Newton

Pour trouver l’espérance et la variance d’une loi binomiale, il suffit de épreuve de Bernoulli

Exemple: On lance une paire de dés à quatre reprise et on veut savoir le nombre de fois qu’on a eu une somme de 7 La probabilité d’avoir une somme de 7 sur deux dés est : le nombre de fois qu’on obtient une somme de 7

Faites les exercices suivants #3.14 à 3.20

Loi géométrique Remarque: Si notre expérience aléatoire consiste à répéter une épreuve de Bernoulli de probabilité de succès et ce, jusqu’au premier succès. On dira alors que la variable aléatoire donnant le nombre d’épreuves nécessaire à l’obtention du premier succès qu’elle suit une loi géométrique. Remarque: car chercher un succès lorsqu’il est impossible est un peu futile.

on a dû avoir échecs suivi d’un succès Pour trouver on a dû avoir échecs suivi d’un succès Ici l’ensemble de réalisation de notre variable aléatoire est puisqu’à priori on ne sait pas combien d’essais ça peut prendre.

on obtient donc une série géométrique convergente car

Calculer ça directement est assez compliquer; utilisons une astuce. on sait que la série de puissance en dérivant de chaque côté la dernière égalité, on obtient

En utilisant la dérivée seconde de la série géométrique

en multipliant par

Donc pour

: nombre de lancé avant la première somme de 7 Exemple: On lance deux dés et on s’intéresse au nombre nécessaire de lancé avant d’obtenir une somme de 7 : nombre de lancé avant la première somme de 7

Loi binomiale négative La loi binomiale négative est une généralisation de la loi géométrique La variable aléatoire qui compte le nombre d’épreuves de Bernoulli de probabilité de succès jusqu’à l’obtention de succès suit une loi binomiale négative. en particulier

Pour avoir r succès après n épreuves il faut avoir eu r-1 succès après n-1 épreuve et en suite 1 succès.

Est particulièrement compliqué et nous omettrons cette justification Vérifier que Est particulièrement compliqué et nous omettrons cette justification On peut voir la variable aléatoire comme :le nombre d’épreuves nécessaires à l’obtention du premier succès :le nombre d’épreuves supplémentaires nécessaires à l’obtention du deuxième succès :le nombre d’épreuves supplémentaires nécessaires à l’obtention du troisième succès et ainsi de suite

De plus on a que les sont indépendants Avec un argument similaire, on obtient

Faites les exercices suivants # 3.21 à 3.24

Aujourd’hui, nous avons vu Loi Binomiale Géométrique Binomiale négative

Devoir: Section 1.1