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1°) Préciser à l'aide de l'énoncé les probabilités suivantes: pc(A), pc(A-barre) et p(C-barre)
2°) Construire un arbre pondéré décrivant cette situation. On choisit une marque de calculatrice au hasard. 3°) Calculer la probabilité pour que la calculatrice présente les deux défauts. 4°) Calculer la proba pour que la calculatrice présente le défaut d'affichage mais pas le défaut de clavier. 5°) En déduire p(A)
6°) Montrer que la proba de l'évènement "la calculatrice ne présente aucun défaut" est égale à 0, 902. ________
Je ne vois pas trop comment construire l'arbre pondéré. [DM] Term. ES > Exercice de Probabilités. - Forum mathématiques terminale Probabilité : Conditionnement - Indépendance - 280300 - 280300. Pour la question (3) ils demandent de trouver la proba pour que la calculatrice présente les deux défauts... Il faut utiliser la formule
p(A inter C) = p(A)(C)? Si c'est le cas, comment faire? Car ils nous demandent de trouver p(A) seulement à partir de la question 5... :s
Merci d'avance pour votre aide, Sophie_L94.
Probabilité Terminale
I. Lois discrètes
1. Loi de Bernoulli
Définition:
Une épreuve de Bernouilli est un expérience aléatoire qui a uniquement deux issues appelées Succès ou Echec. Exemple:
On note S S l'évènement "avoir une bonne note". S ‾ \overline{S} est donc l'évènement avoir une mauvaise note. Le succès a une probabilité notée p p et l'échec a donc une probabilité de 1 − p 1-p. On lance une pièce de monnaie. Si on considère que succès est "tomber sur Pile", il s'agit ici d'une épreuve de Bernoulli où la probabilité de "tomber sur pile" est p p
( 1 2 \dfrac{1}{2} si la pièce est équilibrée)
On appelle cette expérience un épreuve de Bernoulli de paramètre p p.
2. Loi binomiale
On répète N N fois une épreuve de Bernoulli de paramètre p p. Probabilité termes.com. Les épreuves sont indépendantes les unes des autres. On définit une variable aléatoire X X qui compte le nombre de succès. X X suit alors une loi binomiale de paramètre N N et p p.
On note:
X ↪ B ( N, p) X\hookrightarrow \mathcal B (N, p)
Le coefficient binomial k k parmi n n, noté ( n k) \dbinom{n}{k}, permet de déterminer les possibilités d'avoir k k succès parmi n n épreuves.
Probabilité Termes.Com
Et c'est la même chose pour le calcul de avant. Posté par philgr22 re: DM probabilité conditionnelle Term ES 29-10-18 à 19:40 35% de 2000 élèves se calcule en faisant 35 2000/100
Posté par Tomoe1004 re: DM probabilité conditionnelle Term ES 29-10-18 à 19:51 Oui c'est vraie j'avais oublier desolé. DM probabilité conditionnelle Term ES : exercice de mathématiques de terminale - 797733. J'ai complété le tableau mais je sais pas si c'est juste. Posté par philgr22 re: DM probabilité conditionnelle Term ES 29-10-18 à 19:54 D'oùvient le 1400
Posté par Tomoe1004 re: DM probabilité conditionnelle Term ES 29-10-18 à 19:59 le 1400 vient de 70*2000/100 mais je pense que je me suis trompé car il faut calculer avec le total des élèves qui utilise Internet régulièrement et pas avec le total des élèves (2000)
Posté par philgr22 re: DM probabilité conditionnelle Term ES 29-10-18 à 21:37 On te dit parmi les élèves de terminale.
Probabilité Termes De Confort
Accueil > Terminale ES et L spécialité > Généralités en probabilités > Calculer l'espérance d'une variable aléatoire
samedi 10 mars 2018, par
Méthode
Pour comprendre cette méthode, il est indispensable d'avoir pris connaissance de celle-ci: Déterminer la loi de probabilité d'une variable aléatoire. On considère une variable aléatoire discrète $X$ dont on connaît la loi de probabilité. L'espérance de $X$, notée $E(X)$ est la moyenne des valeurs prises par $X$, pondéré par les probabilités associées. Autrement dit, si la loi de probabilité de $X$ est donnée par le tableau suivant:
alors $E(X)=x_1\times P(X=x_1)+x_2\times P(X=x_2)+... +x_n\times P(X=x_n)$. Cette formule s'écrit sous forme plus rigoureuse:
$E(X)=\sum_{i=1}^{n} x_i\times P(X=x_i)$
Important: l'espérance de $X$ est la valeur que l'on peut espérer obtenir (pour $X$) en moyenne, sur un grand nombre d'expériences. Lois de probabilités usuelles en Term ES - Cours, exercices et vidéos maths. Cette interprétation de l'espérance est une conséquence de la loi des grands nombres. Remarques:
lorsque $X$ suit une loi de probabilité "connue" (comme la loi binomiale par exemple), on dispose de formules.
Probabilité Termes Techniques
Il peut être intéressant de retenir certaines valeurs usuelles. b. Loi normale
Soit μ \mu un nombre réel et σ \sigma un nombre réel strictement positif. La variable aléatoire X X suit une loi normale, notée ( μ; σ 2) \mathcal (\mu\;\sigma^2) si la variable aléatoire Y Y définie par Y = X − μ σ 2 Y=\dfrac{X-\mu}{\sigma^2} suit une loi normale centrée réduite N ( 0; 1) \mathcal N(0\;1)
Soit X X une variable aléatoire suivant une loi normale N ( μ; σ 2) \mathcal N(\mu\;\sigma^2). Alors l'espérence mathématique de X X est égale à μ \mu et la variance de X X est égale à σ 2 \sigma^2. Probabilité terminale. On rappelle que la variance permet de mesurer la dispersion des valeurs autour de l'espérence. On donne dans le graphique ci-dessus la représentation graphique pour une loi normale centrée réduite en vert, et en rouge, une loi normale quelconque où l'on peut changer les différentes valeurs de μ \mu et σ \sigma en faisant varier les curseurs. On peut alors remarquer que plus la variance est élevée, plus les courbres sont "applaties".
On peut calculer les coefficients binomiaux grâce à la formule suivante:
( n k) = n! k! ( n − k)! \binom{n}{k}=\dfrac{n! }{k! (n-k)! } Propriété:
Soit X X une variable aléatoire suivant une loi binomiale de paramètre n n et p p. Probabilité termes de confort. Sa loi de probabilité est donnée par la formule suivante:
P ( X = k) = ( n k) × p k × ( 1 − p) n − k P(X=k)=\binom{n}{k}\times p^k\times (1-p)^{n-k}
L'espérence mathématique est donnée par:
E ( X) = n × p E(X)=n\times p
3. Exercice d'application
On lance un dé cubique ( 6 6 faces) et équilibré et on note le chiffre apparu. Combien faut-il de lancers pour obtenir au moins un 6 6 avec une probabiltié de 0, 99 0{, }99? Soit X X la variable aléatoire comptant le nombre de succès. On considère qu'un succès est "obtenir 6 6 "
X X suit alors une loi binomiale de paramètres n n et p = 1 6 p=\dfrac{1}{6}.