LES LOIS BINOMIALES.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Probabilités et statistiques au lycée
Advertisements

GESTION DE PORTEFEUILLE 3 Catherine Bruneau
Théorie des Probabilités Étude des lois de probabilités usuelles
Inférence statistique
Les TESTS STATISTIQUES
Les TESTS STATISTIQUES
4 Les Lois discrètes.
5 La Loi de Laplace Gauss ou loi Normale
Moyenne, écart type et incertitude de mesure.
Probabilités et statistiques en première S, ES, L
Statistiques et probabilités en première
variable aléatoire Discrète
Statistiques et probabilité :
Nouveau programme rentrée 2012.
2. Expériences aléatoires et modélisation
Statistiques et Probabilités au lycée
Continuité Introduction Continuité Théorème des valeurs intermédiaires
Sommes.
1 - Construction d'un abaque Exemple
Objectif général Les compétences à développer : mettre en œuvre une recherche de façon autonome ; mener des raisonnements ; avoir une attitude critique.
Mathématiques Les statistiques et probabilités en STI2d/STL
STATISTIQUES – PROBABILITÉS
Chapitre 6 Lois de probabilité.
Les probabilités.
Dépannage du 20 février Intra H04 no 4 On définit la distribution de probabilité d'une variable aléatoire X comme suit : a)Déterminer la valeur.
Rappel: V.A. discrètes: , Moyenne Variance Écart type.
Algorithmes probabilistes
Des épreuves pratiques aux TP Des exemples en probabilités
Échantillonnage (STT-2000) Section 2 Tirage aléatoire simple (plan SI). Version: 22 août 2003.
ÉCHANTILLONNAGE AU FIL DES PROGRAMMES Stage : nouveaux programmes de première Novembre 2011.
Let’s Train ! Cet exercice est un questionnaire à choix multiples constitué de plusieurs questions indépendantes . Pour chacune d’elles, une seule des.
Régression linéaire (STT-2400)
Varia Lectures obligatoires dans manuel du cours: Chapitre 5
Structures de données IFT-2000 Abder Alikacem La récursivité Département d’informatique et de génie logiciel Édition Septembre 2009.
PROBABILITÉS.
Méthodes de prévision (STT-3220)
Présentation de la méthode des Eléments Finis
Introduction aux probabilités
Processus de Poisson UQAM, Actuariat 3.
Brigitte CHAPUT - Journée de la Régionale APMEP de Toulouse - 19 janvier 2011 LA FORMULE.
On cherche des renseignements sur p.
Méthodes de Biostatistique
CHAPITRE 6 LES PROBABILITES.
Atelier algorithmique Journée de la Régionale de Nice,
Scénario Quatre hommes entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones cellulaires.
ESTIMATION 1. Principe 2. Estimateur 3. Distribution d’échantillonnage
Probabilités et Statistiques
Micro-intro aux stats.
TD4 : « Lois usuelles de statistiques »
STATISTIQUES – PROBABILITÉS
Fabienne BUSSAC PROBABILITÉS 1. VOCABULAIRE
Probabilités (suite).
Vers une loi à densité. Masse en gEffectifFréquence % [600,800[1162,32 [800,900[3957,9 [900,1000[91818,36 [1000,1100[124824,96 [1100,1200[121824,36 [1200,1300[71514,3.
Chapitre 3: Variables aléatoires réelles continues
LOIS DE PROBABILITE Variables aléatoires Lois discrètes Lois continues
Thème: statistiques et probabilités Séquence 6: Probabilités (Partie 1) Capacités : Déterminer la probabilité d’événements dans des situations d’équiprobabilité.
Principales distributions théoriques
Initiation aux probabilités conditionnelles
La loi normale ou loi de Laplace-Gauss
Chapitre 4 Variables aléatoires discrètes
Rappel de statistiques
LOIS COURANTES DE PROBABILITES La Loi Binomiale
LOI NORMALE LOI STUDENT ECHANTILLONS ET TESTS DE MOYENNE
ECHANTILLONAGE ET ESTIMATION
Scénario Quatre hipsters entrent en collision un dans l'autre dans un ascenseur plein de personnes. En conséquence ils laissent tomber leurs téléphones.
UED SIM – Département OLCI Année Arts & Métiers ParisTech CER ANGERS Probabilités et statistiques Cours n° 2.
Les probabilités fournissent une description mathématique de l’incertain c’est-à-dire d’événements « aléatoires ». Introduction aux probabilités Néanmoins,
Processus ponctuels Caractéristiques et Modèles de répartitions spatiales.
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.
Transcription de la présentation:

LES LOIS BINOMIALES

n est un entier naturel non nul et p un réel de ]0, 1[. Définition Les lois binomiales n est un entier naturel non nul et p un réel de  ]0, 1[. Définition Une variable aléatoire X suit la loi binomiale B(n , p) de paramètres n et p lorsque sa loi de probabilité est définie par pour k entier de l'intervalle [0 ; n].

le succès avec la probabilité p, l'échec avec la probabilité 1  p. Les lois binomiales Les lois binomiales interviennent dans la modélisation de n réalisations successives et indépendantes d'une expérience aléatoire à exactement deux issues : le succès avec la probabilité p, l'échec avec la probabilité 1  p. La variable aléatoire donnant le nombre de succès suit la loi binomiale de paramètres n et p.

Les lois binomiales Un exemple : On répète 10 fois dans les mêmes conditions, une même expérience aléatoire à deux issues S et E obtenues respectivement avec les probabilités p et 1 - p. Déterminons la probabilité d'avoir, par exemple, 4 S exactement parmi les résultats des expériences aléatoires.

La probabilité d'obtenir la suite de résultats E E S E S E E S S E Les lois binomiales Un exemple : La probabilité d'obtenir la suite de résultats E E S E S E E S S E est : (1 - p) (1 - p) p (1 - p) p (1 - p) (1 - p) p p (1 - p) soit p4 (1 - p)6. On obtient le même résultat pour la suite : S E E E S E E S S E et pour la suite : S E S E E S E E S E

Les lois binomiales Un exemple : De façon générale, on obtient le même résultat p4 (1 - p)6 pour toutes les suites contenant 6 E et 4 p. Il y a telles suites, ainsi la probabilité d'obtenir 4 S parmi les dix résultats est