TERMINALE ES QCM n°6 : correction

TERMINALE ES
QCM n°6 : correction
Une réponse et une seule est correcte. L’entourer.
Une bonne réponse 2 points
Pas de réponse 0 point
Une réponse fausse -1.
N° Enoncé réponse A réponse B réponse C
1 A et B sont deux événements de probabilité non nulle,
alors pB(A) = p(A) × p(B) p(A∩B) p(B) p(A∩B) p(A)
2 A et B sont deux événements indépendants, alors p(A∪B) = p(A)
× p(B) pB(A) =
p(A) × p(B) P(A∩B) =
p(A) × p(B)
3
C1, C2, C3, … , Ck sont des événements de probabilités
non nulles et forment une partition de E alors pour tout
événement A de E, on a : p(A) = pC1(A) × p(C1) +
pC2(A) × p(C2) + … + pCk(A) × p(Ck) c’est
La formule de
Bernoulli La formule de Gauss
La formule des
probabilités
totales
4 Soit une série statistique à deux variables (x,y) . Soit d la
droite de régression de y en x d’équation y = ax + b alors a = cov(x ;y) a = cov(x ;y)
xy a = cov(x ;y)
V(x)
5 Xi 3 5 7
Yi 16 14 14
Pour cette série statistique double, le point moyen est : G(5 ;14) G(44
3;15 3 ) G(15 3 ;44 3)
6
Xi 3 5 7
Yi 16 14 14
Pour cette série statistique double, la droite de régression de
y en x peut -être:
y = 0,5x + 17,2 y = 0,5x – 17,2 y = -0,5x + 17,2
7 Soit une série statistique à deux variables (x,y) de point
moyen G . Alors la covariance notés cov(x ;y) est ∑
i=1
n (xi - x )(yi - y ) ∑
i=1
n (xi - x )(yi - y )² 1
n∑
i=1
n (xi - x)(yi - y )
8 Une épreuve de Bernoulli est une épreuve aléatoire
comportant:
Trois issues :
succès, échec,
neutre
Une issue :
succès Deux issues :
succès, échec
9 Une suite de n épreuves identiques de Bernoulli de même
probabilité de succès p et indépendantes les unes des autres.
La probabilité d’obtenir k succès en n épreuves est :
La loi binomiale
de paramètres p
et 1-p
La loi binomiale de
paramètres 1 et 0 La loi binomiale d
e
paramètres n et p
10
On dispose d’un jeu de 32 cartes. On tire 5 fois de suite une
carte en remettant à chaque fois la carte tirée dans le jeu.
Les tirages sont indépendants les uns des autres .la
probabilité d’obtenir exactement une fois un roi est
0,625 ≈ 0,366 ≈ 0,513