Probabilités
I. Probabilités élémentaires
Soit A et B deux événements et p une probabilité sur l’univers .
)()()()( BApBpApBAp +=.
Si
=BA
alors 0)( =BAp et
)()()( BpApBAp +=
.
)(1)( ApAp =
.
1)( =p
et
0)( =p
.
Si les parties
AA
n
,...,
1
de A, non vides et deux à deux disjointes,
forment une partition de A, leur réunion est A.
On a alors
)()(
1
!
=
=
n
i
i
A
pAp
doù
si ),...,(
1
ωω
n
= alors
{ }
{ }
)...(1
1
ωω
n
p++=
.
Si on a équiprobabilité alors
)( )(
)(
=Card
ACard
Ap
et
{}
n
p
i
1
)( =
ω
.
II. Probabilités conditionnelles
Soit A et B deux événements simultanés de l’univers et p une
probabilité sur .
La probabilité conditionnelle de A sachant que B est réalisé est
notée
)( BAp
.
On a
)()()( BpBApBAp =
avec 0)( Bp .
A et B sont indépendants
)()()( BpApBAp =
.
III. Variables aléatoires
! Définition
Une variable aléatoire réelle X définie sur un univers muni d’une
loi de probabilité p est une application définie par :
R
u
 →
i
i
x
! →
On note donc x
i
les valeurs distinctes prises par la variable X.
Les événements
E
i
sont alors tels que :
{}
x
X
E
iii
i
=
ω
ω
=)(/
.
! Loi de probabilité de X
La loi de probabilité de X s’écrit alors
)()( E
pxXp
ii
==
, on note
pi
xXp
i
== )(
.
Si l’ensemble des événements
E
i
forment une partition de alors :
1
1
=
!
=
n
ii
p
.
La fonction de répartition F de X est l’application :
[]
)()(
1;0
xXpxFx
R
=
Une fonction de répartition est toujours croissante.
IV. Espérance mathématique et variance
On a
x
p
i
n
ii
XE =
!
=1
)(
.
Variance :
2
1
))(()( XEXV x
p
i
n
ii
=!
=
,
on a aussi :
22 ))(()()( XEXEXV =
,
on a toujours
0)( XV
.
L’écart type est défini par :
)(XV
X
=σ
.
V. Schéma de Bernoulli
La répétition de n épreuves indépendantes, avec pour chacune de
ces épreuves uniquement deux issues : la réussite ou l’échec,
s’appelle le schéma de Bernoulli ou loi binomiale.
Soit p la probabilité d’une réussite et q=1-p celle de l’échec.
Au cours de n répétitions de l’épreuve la probabilité d’obtenir k
réussites est :
qp
n
k
kp
knk
"
#
$
%
&
'
=)(
.
L’espérance ext E(X) = n p
La variance est V(X) = n p ( 1 – p) et
npq
X=σ
MemoPage.com © / 2006 / Auteur : Nicolas Montétagaud / Expert : C. V.
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