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Tu dois tout d'abord savoir que loi normale se note N(μ; σ 2), le μ (prononcer mu) représente la moyenne de la variable, le σ (prononcer sigma) représente l'écart-type de la variable. Le σ 2 représente donc la variance de la variable. ATTENTION!! Si on a une variable qui suit une loi N(4; 9), l'écart-type est de 3 car √9 = 3
Si on a une variable qui suit une loi N(5; 7), l'écart-type est de √7
Le problème est que ce genre de loi n'est pas pratique pour les calculs, on se ramène donc souvent à une loi normale centrée réduite. Ce que l'on une loi normale centrée réduite, c'est une N(0;1), c'est à dire que l'espérance vaut 0 et l'écart-type vaut 1 (car √1 = 1). Oui mais comment passe-t-on de l'un à l'autre? Avec la formule suivante:
C'est là que tu vois toute l'importance de prendre en compte le sigma et non la variance, car on divise par sigma. Exemple: Si X suit une loi N(2;6), alors la variable Y = (X – 2)/√6 suit une loi N(0;1). Cours loi de probabilité à densité terminale s online. Quel est l'intérêt d'une loi centrée réduite? Comme son nom l'indique, elle est centrée, cela signifie qu'elle est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées.
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Soit un réel positif a.
p\left(X \leq a\right) =\int_{0}^{a}\lambda e^{-\lambda t} \ \mathrm dt= 1 - e^{-\lambda a} p\left(X \gt a\right) = 1 - P\left(X \leq a\right) = e^{-\lambda a} Si X suit une loi exponentielle de paramètre \lambda=2 alors:
P\left(X \leq 3\right)= 1 - e^{-2\times 3}=1-e^{-6}
P\left(X \gt 4\right) = e^{-2\times 4}=e^{-8} Loi de durée de vie sans vieillissement Soit T une variable aléatoire suivant la loi exponentielle de paramètre \lambda ( \lambda\gt0). Pour tous réels positifs t et h: P_{\, \left(T \geq t\right)}\left(T\geq t+h\right)=P\left(T\geq h\right) Soit T une variable aléatoire suivant la loi exponentielle de paramètre \lambda=2. P_{\, \left(T \geq 1\right)}\left(T\geq 5\right)=P_{\, \left(T \geq 1\right)}\left(T\geq 1+4\right)=P\left(T\geq 4\right) Espérance d'une loi exponentielle Si X suit une loi exponentielle de paramètre \lambda\gt0 alors: E\left(X\right)=\dfrac{1}{\lambda} Si X suit une loi exponentielle de paramètre \lambda=10 alors: E\left(X\right)=\dfrac{1}{10}=0{, }1.
Exemple: P (X ≥ 5) (X ≥ 20) = P(X ≥ 15): la probabilité que X soit supérieur à 20 sachant qu'il est déjà supérieur à 5, c'est la probabilité qu'ils soit plus grand que 15. Pour une machine à laver par exemple, qu'elle ait 5 ans ou qu'elle soit neuve, elle aura la même probabilité de tomber en panne d'ici 15 ans (si on suppose que sa durée de vie suit une loi exponentielle). On demande assez souvent de démontrer ce résultat, voici donc la démonstration (à savoir refaire du coup!! ):
(on applique la formule de la probabilité conditionnelle)
Or X ≥ t ∩ X ≥ t+h = X ≥ t+h (car [t;+∞[ ∩ [t+h;+∞[ = [t+h;+∞[) donc
d'après la formule vue un peu plus haut
Et voilà! A savoir refaire évidemment…
Avec ces exercices sur la loi exponentielle, ça ne devrait pas te poser de problèmes^^
Surtout que ce sont des exercices d'annales de bac!! La loi normale est un peu plus compliquée que les précédentes, ce pourquoi on va très souvent se ramener à ce que l'on appelle une loi normale centrée réduite. Qu'est-ce-que c'est que ce charabia?
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