Probabilités 1) Variable aléatoire : loi de probabilité et espérance 11) Variable aléatoire discrète : Définition : On considère l’ensemble des issues (Univers ) d’une expérience aléatoire. Définir une variable aléatoire X sur cet ensemble, c’est Cette variable aléatoire est discrète lorsqu’ x1, x2, …, xi, …, xn où xi est la ième valeur possible. L’ensemble des issues auxquelles on associe la même valeur xi de la variable aléatoire X est Exemple : dé à 6 faces, -1 si impair et +1 si pair : aux issues { D’où la notation : ; ; } on associe l’évènement , de même : 12) Loi de probabilité : Définition : Définir une loi de probabilité P d’une variable X, c’est Ainsi, pi = avec pi et Déterminer la loi de probabilité de X, c’est Valeur Probabilité Exemple : avec le dé précédent 13) Espérance d’une variable aléatoire : Définition : L’espérance d’une variable aléatoire X est E(X) = Exemple : avec le dé précédent E(X) = 1/ 2) Répétition d’expériences identiques et indépendantes : 21) Définitions : Réaliser une succession d’expériences identiques et indépendantes consiste à Une issue est Exemple : 3 lancers de dé cubique, la liste 22) Arbre pondéré et principe multiplicatif : Soit une expérience aléatoire ayant plusieurs résultats A, B et C. On représente la répétition des n expériences identiques et indépendantes par On note sur les branches les Propriété : La probabilité d’une liste de résultats est égale Exemple : dé cubique lancé deux fois Probabilité d’obtenir un six puis un autre chiffre : 23) Coefficients binomiaux : Définition : On s’intéresse à la répétition de n expériences identiques et indépendantes à deux issues E (Échec) et S (Succès). Le nombre de listes où l’issue S apparaît k fois parmi n résultats est Exemple : 2 fois face pour 4 lancers de pièce équilibrée Le nombre de listes est À la calculatrice : 4 OPTN PROB nCr 2 EXE 3) Loi binomiale : 31) Loi de Bernoulli : Définitions : Issue Une épreuve de Bernoulli est Probabilité Définir une loi de Bernoulli de probabilité de succès p, c’est 2/ Succès S Échec E Propriété : En associant au succès le nombre 1 et à l’échec le nombre 0, on obtient : 32) Loi binomiale : Lors de la répétition de n épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes, on définit la variable aléatoire X égale La loi de probabilité de X est nommée Propriété : La probabilité d’obtenir une liste de k succès et de n - k échecs à la fin des n épreuves se calcule en Les n épreuves se représentent sur La probabilité d’obtenir une liste de n résultats composée de k succès et de n - k échecs est égale à Comme il y a ( ) listes composées de k succès parmi n, la probabilité d’obtenir k succès est p(X=k) = Exemple : Une personne a une probabilité p = 0,2 d’acheter un produit. On cherche à savoir, sur 10 personnes rencontrées, la probabilité qu’il y en ait 4 qui achètent le produit : p(X=4) = Théorème admis : L’espérance de la loi binomiale b(n,p) de paramètres n et p est 3/