PROBABILITÉ I.Variable aléatoire : 1°) Définition, exemple : Définition : Soit l'univers d'une expérience aléatoire (c'est à dire l'ensemble des issues de cette expérience aléatoire). Définir une variable aléatoire X sur , c’est associer à chaque élément de un nombre réel. Exemple : On lance deux fois une pièce équilibrée. On considère l'univers de cette expérience. = {PP ; PF ; FP ; FF}. Si à chaque issue de cette expérience, on associe le nombre de « face » obtenus, alors on définit une variable aléatoire X sur elle prend les valeurs 0, 1 et 2. X() = {0 ; 1 ; 2} 2°) Loi de probabilité : Définition : Définir la loi de probabilité associée à une variable aléatoire revient à associer à chaque valeur prise par cette variable aléatoire la probabilité correspondant. Valeurs prises par X x1 x2 … xn total P(X = xi) = pi p1 p2 … Exemple : Retour avec la pièce. (X) = {0 ; 1 ; 2}. La loi de probabilité associée est Valeurs prises par X 0 1 P(X = xi) = pi 0,25 0,5 pn 1 2 total 0,25 1 Remarque : De manière générale, la loi de probabilité de X est la fonction qui à xi associe le nombre P(X = xi ). II. Paramètres d'une loi de probabilité : 1°) Espérance, variance et écart type : Définition : Soit X une variable aléatoire définie sur . On suppose que X prend les valeurs x1, x2, ……, xn avec les probabilités respectives p1, p2, … , pn (comme dans la tableau ci-dessus). n E(X) = p1x1 + p2x2 + …… + pnxn = ∑ pi x i est l'espérance mathématique de X. i=1 n 2 2 2 V(X) = p1 (x1 – E(X)) + p2 (x2 – E(X)) + …… + pn (xn – E(X)) = ∑ pi ( x i−E( X ))2 i=1 (X) = √ V( X ) Exemple : Calculons E(X), V(X) et (X) de l'expérience avec la pièce. Rappel de la loi de probabilité : Valeurs prises par X 0 1 P(X = xi) = pi 0,25 0,5 Donc : E(X) = 0×0,25 + 1×0,5 + 2×0,25 = 1 V(X) = 0,25×(0 –1)2 + 0,5×(1 – 1)2 + 0,25×(2 – 1)2 = 0,5 2 (X) = √ V( X )= √ . 2 2 total 0,25 1 est la variance de X. Exemple : Gain ou perte. On lance un dé. On perd 2€ si on tombe sur 1 ou 2, on gagne 0,5€ si on tombe sur 3 et enfin on gagne 1€ si on tombe sur 4, 5 ou 6. On appelle X la variable aléatoire qui donne le gain associé à un tirage. 2 1 1 3 1 Ainsi : P(X = –2) = = , P(X = 0,5) = et P(X = 1) = = . 6 3 6 6 2 On peut présenter cette loi de probabilité à l'aide du tableau : X –2 0,5 1 1 1 1 3 6 2 1 1 1 −4 0,5 3 −0,5 −1 + + = = On a alors E ( X )=−2× + 0,5× + 1× = . 3 6 2 6 6 6 6 12 Comme l'espérance mathématique est négative, on peut penser que lors d'un grand nombre de parties le joueur sera perdant. Remarque : Lorsque l’espérance de gain de tous les joueurs est nulle, on dit que le jeu est équitable. P(X = xi) 2°) Propriétés : Propriété : Soit X une variable aléatoire. Pour tous nombres réels a et b on a : E(aX + b) = aE(X) + b et V(aX) = a2V(X) Preuve : E(aX + b) = p1(ax1 + b) + p2(ax2 + b) + …… + pn(axn + b) = ap1x1 + bp1 + ap2x2 + bp2 + …… + apnxn + bpn = a(p1x1 + p2x2 + … + pnxn) + b(p1 + p2 + …+ pn) = aE(X) + b car p1 + p2 + …+ pn = 1 V(aX) = p1 (ax1 – E(aX))2 + p2 (ax2 – E(aX))2 + …… + pn (axn – E(aX))2 = p1 (ax1 – aE(X))2 + p2 (ax2 – aE(X))2 + …… + pn (axn – aE(X))2 = a2p1 (x1 – E(X))2 + a2p2 (x2 – E(X))2 + …… + a2pn (xn – E(X))2 = a2 [p1 (x1 – E(X))2 + p2 (x2 – E(X))2 + …… + pn (xn – E(X))2] = a2V(X) III. Répétition d'expériences identiques et indépendantes : 1°) Expériences indépendantes : Définition : Des expériences aléatoires successives sont dites indépendantes lorsque les résultats de l'une n'influencent pas les probabilités des résultats des autres. Exemple 1 : On lance deux fois de suite un dé équilibré à six faces. Les deux expériences sont identiques et indépendantes. Exemple 2 : Un sac contient 4 bonbons au citron et 1 à la menthe. Jean prend au hasard un bonbon puis Claude fait de même. Jean prend un bonbon, le contenu du sac change. Les deux expériences aléatoires ne sont pas indépendantes. 2°) Modéliser une répétition : On peut représenter la répétition d'expériences indépendantes et identiques à l'aide d'un arbre pondéré. Exemple : Une urne contient 3 boules rouges et 5 noires. On tire successivement trois boules avec remise. C'est la répétition de trois expériences identiques et indépendantes. Soient les événements suivants : A : « Obtenir deux boules rouges » et B : « Obtenir au moins une boule noire » Déterminons à l’aide d’un arbre l’univers : 3 8 R 3 8 5 8 5 8 R N 3 8 R RRR N RRN 3 8 R RNR N RNN 5 8 R 3 5 8 8 R NRR N NRN N 3 5 8 8 R NNR N NNN N 5 8 3 8 5 8 3 3 5 3 5 3 5 3 3 135 × × + × × + × × = 8 8 8 8 8 8 8 8 8 512 3 3 P(B) = 1 – P(RRR) = 1 – = 485/512 8 Propriétés : La somme des probabilités portées sur les branches issues d'un même nœud est égale à 1. La probabilité d'un événement est le produit des probabilités portées sur les branches du chemin aboutissant à cet événement. P(A) = ()