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Conditionnement et Indépendance Avant d'aborder ce chapitre, vous aurez procédé en autonomie à quelques révisions, en particulier sur le chapitre 7 du cours de l'an dernier où on rappelait les premiers éléments du calcul de probabilité et où on replaçait le vocabulaire usuel des probabilités. Probabilité conditionnelle Exemple: Reprenons l'exemple étudié dans le ch7 de l'an dernier et allons un peu plus loin. On a interrogé 100 étudiants de BTS d'un Lycée, on leur a demandé s'ils étaient allés au cinéma la semaine dernière. Cours bts probabilité 2019. Les réponses ont été résumées dans le tableau suivant: Fille Garçon Total Est allé au cinéma 12 8 20 N'est pas allé au cinéma 30 50 80 Total 42 58 100 On rencontre au hasard l'un des 100 étudiants (tous ont la même chance d'être rencontrés) On considère les événements: F: " L'étudiant rencontré est une Fille" C: " L'étudiant rencontré est allé au cinéma la semaine dernière" Que désigne l'événement? : " L'étudiant rencontré n'est pas une fille " ou dit autrement: "l'étudiant rencontré est un garçon".
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Remarque: la loi normale est sans doute le modèle probabiliste le plus utilisé pour décrire de très nombreux phénomènes observés dans la pratique. 1. Définition et propriétés Pour μ et σ deux réels avec 0 < σ, la variable aléatoire X suit la loi normale si et seulement si suit la loi normale centrée réduite N(0, 1). Il faut connaître les résultats suivants (non démontrés): • P(μ - σ ≤ X ≤ μ + σ) 0, 68. • P(μ - 2σ ≤ X ≤ μ + 2σ) 0, 95. • P(μ - 3σ ≤ X ≤ μ + 3σ) 0, 997. Il faut savoir utiliser une calculatrice ou un tableur pour en obtenir les différentes probabilités recherchées. (voir fiche méthodologique: Savoir utiliser la calculatrice pour représenter une loi normale). 2. Représentations graphiques Dans un repère orthonormal, la courbe représentative de la fonction est une courbe de Gauss. On dit que c'est une courbe « en cloche », plus ou moins haute ou aplatie selon les paramètres μ et σ. Cours bts probabilité le. La fonction densité de la loi s'écrit:. Elle n'est pas à connaître en terminale ES. Cela permet d'en tracer quelques représentations graphiques en fonction des paramètres μ et σ choisis.

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Calcul Des Probabilités La théorie des probabilités constitue un cadre mathématique pour la description du hasard et de la variabilité, ainsi que pour le raisonnement en univers incertain. Elle forme un tout cohérent dont les concepts, les méthodes et les résultats interviennent dans de très nombreux domaines des sciences et des technologies, parfois de manière fondamentale. Alors dans ce chapitre. on va parler de: Probabilités sur les ensembles finis: 1-Connaissance du vocabulaire probabiliste (cas d'équiprobabilité). 2- Calcul de la probabilité de la réunion de deux événements, de l'intersection de deux événements et de l'événement contraire. PROBABILITÉS. BTS CG. DCG - YouTube. 3- Calcul des probabilités conditionnelles. 4- Connaissance des événements indépendants et des systèmes complets d'événements (s. c. e). 5- Application de la formule des probabilités composées, de la formule des probabilités totales, et de la formule des probabilités des causes (formule de Bayes). 6-Détermination de la loi de probabilité d'une variable aléatoire discrète.

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Calculs élémentaires de probabilités Fondamental: Soit un univers lié à une expérience aléatoire Soient A et B deux événements de cet univers. La probabilité de l'événement A, notée est le quotient du nombre d'éléments de A par le nombre d'éléments de. Remarques: En toute situation, la probabilité d'un événement est un nombre compris entre 0 et 1. Cours bts probabilité de. La probabilité d'un événement A est la somme des probabilités des événements élémentaires qui le composent. La probabilité de l'événement contraire se calcule avec la formule: La probabilité de la réunion des événement A et B se calcule avec la formule: Dans le cas particulier où A et B sont des événements incompatibles, cette formule devient: Exemple: Enquête au lycée. On a interrogé 100 étudiants de BTS d'un Lycée, on leur a demandé s'ils étaient allés au cinéma la semaine dernière. Les réponses ont été résumées dans le tableau suivant: Fille Garçon Total Est allé au cinéma 12 8 20 N'est pas allé au cinéma 30 50 80 Total 42 58 100 On rencontre au hasard l'un des 100 étudiants (tous ont la même chance d'être rencontrés) On considère les événements: F: " L'étudiant rencontré est une Fille" C: " L'étudiant rencontré est allé au cinéma la semaine dernière" Que désigne l'événement?

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