La connaissance de la probabilité d'un événement B et de la probabilité condition- nelle d'un événements A sachant B permet de retrouver la probabilité P(A ∩ B) de l'intersection de A et B avec la formule P(A ∩ B) = PB(A)P(B).
Pour un évènement, une probabilité est égale au rapport entre le nombre de résultats favorables et le nombre de résultats possibles de l'expérience aléatoire.
P(A OU B) = P(A) + P(B) – P(A ET B).
= P(A) + P(B) − P(A ∩ B) Preuve : Il suffit de dénombrer les issues élémentaires composant chacun des événements. Si A et B sont incompatibles, on a A ∩ B = ∅ donc P(A ∩ B)=0 d'où la formule.
En pratique, pour calculer une probabilité avec une loi binomiale, On repère bien les valeurs de n, p et k. On écrit la formule P(X=k)=(nk)×pk×(1−p)n−k avec les valeurs précédentes. On utilise la calculatrice.
L'espérance et la variance d'une variable aléatoire X qui suit une loi binomiale de paramètres n et p sont obtenues grâce aux formules E(X)=np et V(X)=np(1−p).
B
La représentation de la distribution correspondant à une loi binomiale dépend du paramètre p : plus p est proche de 0 et plus la probabilité d'obtenir un succès sera faible. Si p devient proche de 1 alors la probabilité d'obtenir un grand nombre de succès sera élevée.
Lorsque 2 évènements sont compatibles, la probabilité que l'évènement A ou l'évènement B se produise est P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B).
On peut également utiliser la formule de probabilité conditionnelle, 𝑃 ( 𝐵 ∣ 𝐴 ) = 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) 𝑃 ( 𝐴 ) , où 𝑃 ( 𝐴 ∩ 𝐵 ) est la probabilité que 𝐴 et 𝐵 se produisent simultanément.
Les expériences aléatoires à une étape
Réponse : La probabilité de piger une bille verte est de 36, soit 12. 1 2 . Lorsqu'un évènement est composé de plusieurs résultats favorables (évènement A ou évènement B ), il suffit d'additionner la probabilité de chaque résultat pour déterminer la probabilité de l'évènement.
Cette formule s'écrit aussi : P(A∩B)=P(A)×PA(B). Cette expression s'obtient à partir de la formule initiale en multipliant chacun des membres par P(A).
On utilise la formule des probabilités totales pour calculer une probabilité p\left(F\right) lorsque la réalisation de F dépend de la réalisation d'autres événements. Une usine fabrique 80% de composés A et 20% de composés B. Un centième des composés A et 5% des composés B sont défectueux.
Introduction : Les probabilités permettent de prévoir à l'avance les chances qu'un événement a de se produire au cours d'une expérience. L'objectif de ce cours est d'apprendre à calculer ces probabilités.
La connaissance de la probabilité d'un événement B et de la probabilité conditionnelle d'un événements A sachant B permet de retrouver la probabilité P(A ∩ B) de l'intersection de A et B avec la formule P(A ∩ B) = PB(A)P(B).
C'est peu vraisemblable. En effet, la probabilité d'avoir un sosie, c'est-à-dire une personne ayant la même carte d'identité génétique que vous, est de 1 sur 27 600 000 milliards.
Par exemple, dans pile ou face, le lancer d'une pièce de monnaie bien équilibrée tombe sur pile avec une probabilité 1/2 et sur face avec une probabilité 1/2. Une pièce peut ne pas être équilibrée et dans ce cas, on obtient pile avec une probabilité p ≠ 1/2 et face avec une probabilité q = 1 – p ≠ 1/2.
La probabilité d'obtenir au moins un six est donc 1−(56)n 1 − ( 5 6 ) n . Soit A A l'événement "obtenir au maximum une fois le chiffre 6". Alors A A est la somme des événements disjoints A0 A 0 ="ne jamais obtenir six" et A1 A 1 ="obtenir exactement 1 1 fois le chiffre 6".
en probabilité, on définit de même la variance de la variable aléatoire X, que l'on note V(X), et l'écart-type σ(X) : la variance est égale à la moyenne des carrés des écarts à l'espérance. Dans ce calcul, on pondère la moyenne par les probabilités (comme on le fait pour le calcul de l'espérance).
B
Une variable aléatoire X est une variable aléatoire de Bernoulli lorsqu'elle est à valeurs dans {0;1} où la valeur 1 est attribuée au succès. On dit alors que X suit la loi de Bernoulli de paramètre p. Autrement dit, on a P(X=1)=p et P(X=0)=1−p. On peut résumer la loi de Bernoulli par le tableau suivant.
Une loi de probabilité est une distribution théorique de fréquences. Soit Ω un ensemble muni d'une probabilité P. Une variable aléatoire X est une application définie sur Ω dans ℝ. X permet de transporter la loi P en la loi P' définie sur Ω′=X(Ω) : on a P′(xj)=P(X−1(xj))=P(X=xj).