Accueil » Cours et exercices » Première Générale » Probabilités conditionnelles
Dans tout ce chapitre, on note \(\Omega\) l'univers non vide d'une expérience aléatoire. Le caractère \(\mathbb{P}\) signifie « Probabilité ». On rappelle que pour deux événements \(A\) et \(B\) de \(\Omega\), l'événement \(A \cap B\) est l'événement qui est réalisé si et seulement si « à la fois \(A\) et \(B\) sont réalisés ». De plus, l'événement \(\bar{A}\), appelé contraire de \(A\), est réalisé si et seulement si \(A\) ne l'est pas. Notion de probabilité conditionnelle
Soit \(A\) et \(B\) deux événements tels que \(\mathbb{P}(A)\neq 0\). On appelle probabilité conditionnelle de \(B\) sachant \(A\), la quantité
\[ \mathbb{P}_A(B)=\dfrac{\mathbb{P}(A\cap B)}{\mathbb{P}(A)}\]
Exemple: On considère l'univers \(\Omega = \{ 1;2;3;4;5;6\}\). Cours probabilité premiere es auto. On tire un nombre uniformément au hasard sur \(\Omega\). On considère les événements
\(A\): le nombre est pair
\(B\): le nombre est supérieur ou égal à 3
Puisque l'on est en situation d'équiprobabilité, on a alors \(\mathbb{P}(A)=\dfrac{3}{6}=\dfrac{1}{2}\), \(\mathbb{P}(B)=\dfrac{4}{6}=\dfrac{2}{3}\).
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C'est le premier traité consacré à cette nouvelle théorie des probabilités. Le contenu du livre de Huygens est assez limité mais il y introduit ce qui deviendra la notion d' espérance mathématique. Il donne une solution au problème du partage des mises, analogue à celle de Pascal. Enfin, il propose à ses lecteurs cinq problèmes relatifs à des lancers de dés, à des tirages dans des urnes, à des tirages de cartes. Bernoulli et la loi des grands nombres. Un autre traité, plus complet, sur les probabilités, est l'oeuvre d'un mathématicien suisse, Jakob Bernoulli. Il est publié en 1713. Cet ouvrage aborde un aspect nouveau, le lien entre probabilités et fréquences en cas de tirages répétés (d'un jeu de pile ou face). Probabilités conditionnelles - Mathoutils. Il énonce et démontre la \textit{loi faible des grands nombres} pour le jeu de pile ou face, appelé théorème de Bernoulli. Compléments
Une histoire de la notion de probabilité
Le problème des trois portes
T. D. Travaux Dirigés sur les Probabilités
TD n°1: Exercices de probabilités
Cours de Mathématiques sur les Probabilités
Cours: Le cours complet de première Variable aléatoire (v. a.
Pour tout évènement A, p A ¯ = 1 - p A. Si A et B sont deux évènements p A ∪ B = p A + p B - p A ∩ B 3 - Équiprobabilité Soit Ω un univers fini de n éventualités. Si tous les évènements élémentaires ont la même probabilité c'est à dire, si p e 1 = p e 2 = ⋯ = p e n, alors l'univers est dit équiprobable. Maths 1èreES et 1èreL - Probabilités - Mathématiques Première ES L 1ES 1L - YouTube. On a alors pour tout évènement A, p A = nombre des issues favorables à A nombre des issues possibles = card A card Ω Notation: Soit E un ensemble fini, le cardinal de E noté card E est le nombre d'éléments de l'ensemble E. exemple On lance deux dés équilibrés. Quel est l'évènement le plus probable A « la somme des nombres obtenus est égale à 7 » ou B « la somme des nombres obtenus est égale à 8 »? Si on s'intéresse à la somme des deux dés, l'univers est Ω = 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mais il n'y a pas équiprobabilité car chaque évènement élémentaire n'a pas la même probabilité: 2 = 1 + 1 alors que 5 = 1 + 4 ou 5 = 2 + 3 On se place dans une situation d'équiprobabilité en représentant une issue à l'aide d'un couple a b où a est le résultat du premier dé et b le résultat du second dé.
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(2)
Difficulté
20 min
Analyse combinatoire
Une partie un tout petit peu plus difficile que les autres: l'analyse combinatoire. Trois notions importantes vont être abordées dans ce cours: les combinaisons, les coefficients binomiaux et le triangle de Pascal (non, ce n'est pas de la géométrie). 25 min
Variables aléatoires
Dans ce cours sur les variables aléatoire en 1ère ES, je vais vous donner les définitions (suivies d'exemples) de la loi de probabilité, l'espérance, la variance et enfin l'écart type. Cours probabilité premiere es des. Je vous explique également à quoi ces variables aléatoires correspondent. (1)
30 min
Loi de Bernouilli
La fameuse loi de Bernouilli, c'est l'objet de ce cours sur les probabilités en 1ère ES. C'est une loi est très simple vous allez voir. 15 min
Loi binomiale
Pour finir ce cours sur les probabilités en première ES, c'est un cours sur la loi binomiale, énoncée et appliquée à travers un exemple de lancé de dé. 20 min
I - Rappels 1 - Opérations sur les évènements Soit Ω l'univers associé à une expérience aléatoire, A et B deux évènements. L'évènement « A ne s'est pas réalisé » est l'évènement contraire de A noté A ¯. L'évènement « au moins un des évènements A ou B s'est réalisé » est l'évènement « A ou B » noté A ∪ B. L'évènement « les évènements A et B se sont réalisés » est l'évènement « A et B » noté A ∩ B. Deux évènements qui ne peuvent pas être réalisés en même temps sont incompatibles. On a alors A ∩ B = ∅. Les évènements A et A ¯ sont incompatibles. 2 - Loi de probabilité Ω désigne un univers de n éventualités e 1 e 2 ⋯ e n. Première – Probabilités – Cours Galilée. Définir une loi de probabilité P sur Ω, c'est associer, à chaque évènement élémentaire e i un nombre réel p e i = p i de l'intervalle 0 1, tel que: ∑ i = 1 n p e i = p 1 + p 2 + ⋯ + p n = 1 La probabilité d'un évènement A, notée p A, est la somme des probabilités des évènements élémentaires qui le constituent. propriétés Soit Ω un univers fini sur lequel est définie une loi de probabilité.
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Ces trois événements sont bien non vides;
Ils sont deux à deux disjoints – aucune issue n'apparaît dans deux événements différents;
Leur union vaut \(\Omega\) – toute issue apparaît dans au moins un de ces trois événements. \(A_1\), \(A_2\) et \(A_3\) forment donc une partition de \(\Omega\). Cours probabilité premiere es mon. Dans le cadre des probabilités, on parle également de système complet d'événements. (Formule des probabilités totales) On considère un événement \(B\) et une partition \(A_1\), \(A_2\), …, \(A_n\) de l'univers \(\Omega\). Alors,
\[ \mathbb{P}(B)=\mathbb{P}(B \cap A_1) + \mathbb{P}(B \cap A_2) + \ldots + \mathbb{P}(B \cap A_n) = \sum_{i=1}^{n} \mathbb{P}(B\cap A_i)\]
De manière, équivalent, on a
\[ \mathbb{P}(B)=\mathbb{P}_{A_1}(B)\mathbb{P}(A_1) + \mathbb{P}_{A_2}(B)\mathbb{P}(A_1) + \ldots + \mathbb{P}_{A_n}(B)\mathbb{P}(A_n) = \sum_{i=1}^{n} \mathbb{P}_{A_i}(B)\mathbb{P}(A_i)\]
Exemple: On reprend l'exemple de la partie précédente. On souhaite calculer la probabilité \(\mathbb{P}(D)\). Pour cela, on regarde l'ensemble des branches qui contiennent l'événement \(D\).
Probabilités - Variable aléatoire: page 2/7
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