LES PROBABILITES.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Dénombrements & probabilités
Advertisements

Cours Relatio Module 1 : De quoi sagit-il ? Objectifs, sources et méthodes de lAR Définitions dune relation et terminologie de lAR.
  Probabilités.
CHAPITRE 7 Probabilités
GESTION DE PORTEFEUILLE 3 Catherine Bruneau
GESTION DE PORTEFEUILLE 3bis Catherine Bruneau RISQUE & PROBABILITE.
Programme de première Probabilités conditionnelles Indépendance
Notion de probabilité.
Statistique et probabilité Série n° 1
gènes liés et gènes indépendants : utilisation de croisements tests
PROCESSUS REPRESENTATION
Notions de variable aléatoire et de probabilité d’un événement
Statistique et probabilités
I CRYPTOLOGIE traditionnelle Sommaire 1.Les fondements p. 9 2.Confusion & Diffusion p Cryptages composés p. 39.
Fluctuations d’une fréquence selon les échantillons, Probabilités
Quelques calculs de probabilités
Il n’est pas demandé d’effectuer ou de réduire
Les PROBABILITÉS conditionnelles
2. Expériences aléatoires et modélisation
Exemple Dans une ville, 55% des travailleurs ont un revenu supérieur à $. Si un individu de cette ville possède un revenu supérieur à $, la.
Probabilités.
Les lois des probabilités
Clément à Cagnes-sur-Mer Le 16 juillet 2012
Chap 4 Les bases de données et le modèle relationnel
Calcul de probabilités
Introduction aux probabilités
Les probabilités.
Chapitre 4 La probabilité
Les bases des probabilités
Contrôle « rapide » Indiquer votre série GAUCHE ou DROITE
Contrôle de la qualité à la réception
Déterminer la probabilité pour que chacun des événements suivants soit réalisé. Le résultat sera donné sous la forme d’une fraction irréductible.  
Probabilités Série n°1.
Calcul de probabilités
Introduction aux probabilités
CHAPITRE 6 LES PROBABILITES.
Probabilités et cannabis
TD4 : « Lois usuelles de statistiques »
Fabienne BUSSAC PROBABILITÉS 1. VOCABULAIRE
TP Gestion de production Cas N°2
Probabilités.
Terminale STG 2006 Statistiques à deux variables
Évaluation – Panorama 15 À l’étude…. Unité 15.1 Tu dois être capable de :  différencier la probabilité théorique de la probabilité fréquentielle  calculer.
Thème: statistiques et probabilités Séquence 6: Probabilités (Partie 1) Capacités : Déterminer la probabilité d’événements dans des situations d’équiprobabilité.
Initiation aux probabilités conditionnelles
III Probabilités ✔ Mots clés : tirage aléatoire, densité de probabilité ✔ Savoir calculer ces valeurs ✔ Connaître les principales fonctions statistiques.
CHAPITRE 3. Acquisition d’information et révision des croyances
Principe de mise en position, isostatisme et côtes fabriquées
Chapitre 4 Variables aléatoires discrètes
Probabilités et Statistiques
Rappel de statistiques
Résultats d’apprentissage : Examiner des événements et leurs chances de se produire 8.1 Les chances Un événement est quelque chose qui arrive. On peut.
LOIS COURANTES DE PROBABILITES La Loi Binomiale
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.
Plan 1. Probabilités conditionnelles 2. Indépendance en probabilité
Chap. 3 Récursion et induction. Les définitions par récurrence consistent à construire des objets finis, à partir d'autres, selon certaines règles. Les.
LES POSTULATS DE LA MÉCANIQUE QUANTIQUE
7.6 Les diagrammes en arbre
Probabilités et statistiques. SOMMAIRE CER ENSAM D'ANGERS  Notion de probabilité  Cas d’un espace fini  Cas d’un espace infini non dénombrable  Variable.
Enseignante: A. GUERRAB. Introduction : la théorie des probabilités La théorie des probabilités est une science qui a pour but l’étude des expériences.
Chapitre 1 Probabilités 1.
TP1: Statistique application chapitre 2. Le tableau suivant reprend le taux d'intérêt (en %) payé par 20 banques sur les dépôts d'épargne de leurs clients.
Auteur : Patrice LEPISSIER Les probabilités  Notions de base Notions de base  Variable aléatoire Variable aléatoire  La loi Normale La loi Normale.
(a)(b) (a) (d).
2.2 Probabilité conditionnelle
 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
Calcul de probabilités
Thème : 5 Questions flash autour des probabilités
A b c. a b ab ab.
Transcription de la présentation:

LES PROBABILITES

I. GENERALITES ET VOCABULAIRE

L’univers noté Ω est l’ensemble des résultats possibles Un événement est une partie de l’univers : Résultat obtenu après l’épreuve L’événement contraire d’un événement A est l’ensemble Ā des éléments de Ω n’appartenant pas à A

La probabilité d’un événement p(X), correspond aux chances de réalisation de cet événement Nombre de cas favorables p(X) = Nombre de cas possibles (Ω) Exemple : Lancer de dé Ω= {1;2;3;4;5;6} On considère l'événement A "Avoir un pair" A={2;4;6} p(A) = 3/6=1/2 Ā ={1;3;5} p(Ā)=1-p(A)=1/2

Des événements A et B sont disjoints ou incompatibles si A∩B=Ø Des événements sont compatibles si A∩B existe A B Ω A B Ω A∩B

PROPRIETES p(Ω)=1 p(Ā)=1-p(A) Probabilité de réunion de 2 événements Si A et B incompatibles alors p(AUB)=p(A)+p(B) Si A et B compatibles p(AUB)=p(A)+p(B)-p(A∩B)

Exemple : Lancer de dé Ω= {1;2;3;4;5;6} A "Avoir un pair" A={2;4;6} p(A)=1/2 B "Avoir un nombre >4" B{5;6} p(B)=2/6=1/3 A∩B ={6} p(A∩B)=1/6 AUB ={2;4;5;6} p(AUB)= ½ +1/3 -1/6=4/6

Probabilités conditionnelles Expriment la probabilité de réalisation d’un événement B sachant que l’événement A est réalisé « proba de B sachant A »: p(B/A)=pA(B) EXEMPLE Soit A l’événement « le résultat est pair » et B « le résultat et > 4 » Réalisation de A={2 ; 4 ; 6} Réalisation de B une fois A réalisé : B est réalisé dans 1 cas sur 3 (le 6) Donc P(B/A) = 1/3

p(A∩B) Donc P(B/A) = _________ p(A∩B) = p(B/A) p(A) p(A) = p(A/B) p(B) Si A et B sont dépendants : La réalisation d’un événement a une influence sur celle de l’autre p(A∩B) P(B/A) = _________ p(A) Donc p(A∩B) = p(B/A) p(A) = p(A/B) p(B) Vérification : p(A∩B) = 1/6 et p(A)=1/2 1/6 p(B/A) = ____ = 2/6 = 1/3 1/2 Si A et B sont indépendants : Quand la réalisation d’un des 2 événements n’a pas d’influence sur celle de l’autre p(A∩B) = p(A) x p(B) p(B/A) =p (B)

Deux machines M1 et M2 fabriquent des tiges Deux machines M1 et M2 fabriquent des tiges. Elles produisent respectivement 1/3 et 2/3 de la production. M1 sort 5% de tiges défectueuses et M2 6%. Soit les événements A   : « la tige est fabriquée par M1 » ; B : « la tige est fabriquée par M2 » ; D « la tige est défectueuse » 1. Proba que la tige soit fabriquée par M1? P(A)=1/3 2. On tire une tige de la production de M1. Quelle est la proba qu’elle soit défectueuse? p(D/A)=5/100 3. On tire une tige de la production. Quelle est la proba pour qu’elle provienne de M1 et qu’elle soit défectueuse? p(A∩D)=p(D/A)p(A)=5/100 x 1/3 = 1/60 4. On tire une tige de la production. Quelle est la proba pour qu’elle soit défectueuse? p(D)= p((A∩D)U(B∩D))= p(D/A)p(A)+ p(D/B)p(B)= 1/60 + 6/100 x 2/3 = 17/300 5. Quelle est la probabilité qu’une pièce défectueuse ait été fabriquée par M1? p(A/D) = p(A∩D)/p(D)= 1/60 / 17/300 =1/60 X 300/17 = 5/17