Résumé De Cours : Probabilités Sur Un Univers Fini
Ces événements peuvent être représentés par un diagramme de Venn: {Diagramme de Venn} Définitions l'événement contraire de A A noté A ¯ \bar{A} est l'ensemble des éventualités de Ω \Omega qui n'appartiennent pas à A A. l'événement A ∪ B A \cup B (lire « A union B » ou « A ou B » est constitué des éventualités qui appartiennent soit à A, soit à B, soit aux deux ensembles. l'événement A ∩ B A \cap B (lire « A inter B » ou « A et B » est constitué des éventualités qui appartiennent à la fois à A et à B. Exemple On reprend l'exemple précédent: E 1 = { 2; 4; 6} E_{1}=\left\{2; 4; 6\right\} E 2 = { 1; 2; 3} E_{2}=\left\{1; 2; 3\right\} E ‾ 1 = { 1; 3; 5} \overline{E}_{1}=\left\{1; 3; 5\right\}: cet événement peut se traduire par « le résultat est un nombre impair » {Diagramme de Venn - Complémentaire} E 1 ∪ E 2 = { 1; 2; 3; 4; 6} E_{1} \cup E_{2}=\left\{1; 2; 3; 4; 6\right\}: cet événement peut se traduire par « le résultat est pair ou strictement inférieur à 4 ». {Diagramme de Venn - Union} E 1 ∩ E 2 = { 2} E_{1} \cap E_{2}=\left\{2\right\}: cet événement peut se traduire par « le résultat est pair et strictement inférieur à 4 ».
Cours Probabilité Cap Vert
C. F. Académie de Clermont-Ferrand - "Enquête sur les habitudes des clients d'un restaurant " C. Académie de Clermont-Ferrand - "Argent de poche"
Cours Probabilité Cap Petite Enfance
$$
On appelle distribution de probabilité sur $\Omega$ toute famille finie $(p_\omega)_{\omega\in\Omega}$
indexée par $\Omega$ de réels positifs dont la somme fait $1$. Proposition:
$P$ est une probabilité sur $\Omega$ si et seulement si $(P(\{\omega\}))_{\omega\in\Omega}$ est une
distribution de probabilité sur $\Omega$. Dans ce cas, pour tout $A\subset\Omega$, on a
$$P(A)=\sum_{\omega\in A}P(\{\omega\}). $$
On appelle probabilité uniforme sur $\Omega$ la probabilité définie par, pour tout $A\subset\Omega$,
$$P(A)=\frac{\textrm{card}(A)}{\textrm{card}(\Omega)}. Statistique-Probabilités. $$
Indépendance
$(\Omega, P)$ désigne un espace probabilisé. On dit que deux événements $A$ et $B$ sont indépendants
si $P(A\cap B)=P(A)P(B)$. On dit que des événements $A_1, \dots, A_n$ sont mutuellement indépendants
si, pour tout $k\in\{1, \dots, n\}$ et toute suite d'entiers $1\leq i_1 {Diagramme de Venn - Intersection}
Définition
On dit que A et B sont incompatibles si et seulement si A ∩ B = ∅ A \cap B=\varnothing
Remarque
Deux événements contraires sont incompatibles mais deux événements peuvent être incompatibles sans être contraires. « Obtenir un chiffre inférieur à 2 » et « obtenir un chiffre supérieur à 4 » sont deux événements incompatibles. 1. Statistiques et Probabilités. Propriétés
p ( ∅) = 0 p\left(\varnothing\right)=0
p ( Ω) = 1 p\left(\Omega \right)=1
p ( A ‾) = 1 − p ( A) p\left(\overline{A}\right)=1 - p\left(A\right)
p ( A ∪ B) = p ( A) + p ( B) − p ( A ∩ B) p\left(A \cup B\right)=p\left(A\right)+p\left(B\right) - p\left(A \cap B\right). Si A et B sont incompatibles, la dernière égalité devient:
p ( A ∪ B) = p ( A) + p ( B) p\left(A \cup B\right)=p\left(A\right)+p\left(B\right). 2. Arbre
Lorsqu'une expérience aléatoire comporte plusieurs étapes, on utilise souvent un arbre pondéré pour la représenter. Dans une classe de Terminale, 52% de garçons et 48% de filles étaient candidats au baccalauréat.Cours Probabilité Cap D
On appelle système complet d'événements de $\Omega$ toute famille finie
d'événements $A_1, \dots, A_n$ vérifiant:
les événements sont deux à deux incompatibles: $$\forall i, j\in\{1, \dots, n\}^2, \ i\neq j, \ A_i\cap A_j=\varnothing;$$
leur réunion est $\Omega$: $\bigcup_{i=1}^n A_i=\Omega$. Espace probabilisé fini
On appelle probabilité sur l'univers $\Omega$ toute application $P:\mathcal P(\Omega)\to [0, 1]$ vérifiant $P(\Omega)=1$
et pour tout couple de parties disjointes $A$ et $B$ de $\Omega$, $P(A\cup B)=P(A)+P(B)$. Le couple $(\Omega, P)$ s'appelle
alors un espace probabilisé fini. Statistiques - Portail mathématiques - physique-chimie LP. Propriétés des probabilités:
$P(\varnothing)=0$;
Pour tout $A\in\mathcal P(\Omega)$, $P(\bar A)=1-P(A)$;
Pour tous $A, B\in\mathcal P(\Omega)$, $A\subset B\implies P(A)\leq P(B)$;
Pour tous $A, B\in\mathcal P(\Omega)$, $P(A\cup B)=P(A)+P(B)-P(A\cap B)$;
Pour toute famille $A_1, \dots, A_p$ d'événements deux à deux incompatibles,
$$P(A_1\cup\dots\cup A_p)=P(A_1)+\dots+P(A_p). $$
Pour tout système complet d'événements $A_1, \dots, A_p$,
$$P(A_1\cup\dots\cup A_p)=1.