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