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Fiche de révision BAC : probabilités discrètes

  1. Quelle formule donne $ p_B (A) $ ? Quelle est la différence entre $ p_B (A) $ et $ p(A \cap B) $ ?
  2. Quand dit-on que deux événements sont indépendants ?
  3. Quelle est la formule des probabilités totales ?
  4. Qu'est ce que la « loi de probabilité » d'une variable aléatoire discrète ?
  5. Comment calcule-t-on l'espérance mathématique d'une variable aléatoire discrète ? sa variance ? son écart-type ?
  6. Quand dit-on qu'une variable aléatoire suit une loi binomiale $ \mathscr{B}(n;p) $ ?
  7. Quelle est l'espérance mathématique d'une loi binomiale ? sa variance ?
  8. Quelle formule donne $ p(X=k) $ lorsque $ X $ suit une loi binomiale ?

Corrigé

Réponses

  1. Quelle formule donne $ p_B (A) $ ? Quelle est la différence entre $ p_B (A) $ et $ p(A \cap B) $ ?

    $ p_B(A)=\dfrac{p(A\cap B)}{p(B)} $ (formule des probabilités conditionnelles).

    $ {p(A\cap B)} $ est la probabilité que $ A $ et $ B $ se réalisent (alors que l'on ne sait pas a priori si $ A $ ou si $ B $ est réalisé) tandis que $ {p_B(A)} $ est la probabilité que $ A $ se réalise alors que l'on sait que $ B $ est réalisé.
  2. Quand dit-on que deux événements sont indépendants ?

    $ A $ et $ B $ sont deux événements indépendants si et seulement si :

    $ p(A \cap B) = p(A) \times p(B) $.

    Si la probabilité de $ B $ est non nulle cela équivaut à $ P_B(A)=p(A) $.

    Intuitivement, cela revient à dire que la réalisation de $ B $ n'a aucune influence sur la réalisation de $ A $ (et réciproquement).
  3. Quelle est la formule des probabilités totales ?

    Pour deux événements $ A $ et $ B $ :

    $ p(A)= p(A\cap B)+p(A\cap \overline{B}) $.

    Plus généralement, si les événements $ B_1, B_2, \cdots , B_n $ forment une partition de l'univers alors, pour tout événement $ A $ :

    $ p(A)= p(A\cap B_1)+p(A\cap B_2) +\cdots+p(A\cap B_n). $
  4. Qu'est ce que la « loi de probabilité » d'une variable aléatoire discrète ?

    La loi de probabilité d'une variable aléatoire discrète $ X $, généralement présentée sous forme d'un tableau, donne les probabilités de chacune des valeurs possibles $ x_i $ de $ X $.
  5. Comment calcule-t-on l'espérance mathématique d'une variable aléatoire discrète ? sa variance ? son écart-type ?

    Si $ X $ prend les valeurs $ x_i $ avec les probabilités $ p_i $  ;

    Espérance mathématique :

    $ E\left(X\right)= x_{1}\times p_{1}+x_{2}\times p_{2}+. . . +x_{n}\times p_{n} = \sum_{i=1}^{n}p_{i} x_{i} $

    Variance :

    $ V\left(X\right)=E\left(\left(X - \overline X\right)^{2}\right) $

    Ecart-type :

    $ \sigma \left(X\right)=\sqrt{V\left(X\right)} $
  6. Quand dit-on qu'une variable aléatoire suit une loi binomiale $ \mathscr{B}(n~;~p) $ ?

    Une variable aléatoire $ X $ suit une loi binomiale $ \mathscr{B}(n~;~p) $ de paramètres $ n $ et $ p $, si  :

    • l'expérience est la répétition de $ n $ épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes;
    • chacune de ces épreuve de Bernoulli possède deux et uniquement issues :

      • succès, de probabilité $ p $;
      • échec, de probabilité $ 1 - p $ ;
    • la variable aléatoire $ X $ est égal au nombre de succès.
  7. Quelle est l'espérance mathématique d'une loi binomiale ? sa variance ?

    $ E(X)=np $

    $ V(X)=np(1 - p) $
  8. Quelle formule donne $ p(X=k) $ lorsque $ X $ suit une loi binomiale $ \mathscr{B}(n~;~p) $ ? $ P\left(X=k\right)=\begin{pmatrix} n \\ k \end{pmatrix}p^{k} \left(1 - p\right)^{n - k} $