Chapitre : probabilités et statistiques
I Probabilités
Définitions : Une expérience aléatoire est une expérience dont on ne peut pas prévoir le résultat.
Une issue d'une expérience aléatoire un résultat de cette expérience.
Un événement est un ensemble d’issues.
Exemple : lancer un dé à 6 faces est une expérience aléatoire
"Obtenir un 6" est une issue
"Obtenir un nombre pair" est un évènement qui contient 3 issues.
a ) cas d’équiprobabilité
Définitions : Une expérience aléatoire est dite équiprobable si chacune de ses issues a la même chance d’être
obtenue.
Si l’expérience aléatoire comporte n issues, la probabilité d’une issue est alors 1
n.
Si E est un évènement, la probabilité de E est alors : P ( E ) = nombre d'issues de E
nombre d'issues possibles
Exemple : lancer un dé est une expérience aléatoire équiprobable.
Désignons par A, B les évènements suivants : A = " Obtenir un nombre pair "
B = "ne pas obtenir 1"
On a : P ( A ) = P ( " Obtenir un nombre pair " ) = 3
6 = 1
2 et P ( B ) = 5
6
Remarque : une probabilité est un nombre compris entre 0 et 1 qui "mesure la chance" d’obtenir un évènement.
Dire que P ( B ) = 5
6 revient à dire que :
il y a 5 chances sur 6 pour que B se réalise
sur 6 lancés, l’évènement B se réalisera en moyenne 5 fois.
b ) dénombrement
Trouver une probabilité dans des cas équiprobables consiste à dénombrer (compter) des issues.
Exemple : on lance 2 dés à 6 faces et on note A = "obtenir un nombre pair sur les deux dés"
Dénombrement par tableau :
1e dé2e dé
1
2
3
4
5
6
Il y a 6 × 6 = 36 issues au total
1
A contient 3 × 3 = 9 issues
2
X X X
3
4
X X X
5
6
X X X
donc P ( A ) = 6
36 = 1
4
Dénombrement par l’arbre des réalisations de l’évènement A :
l’arbre a 3 × 3 = 9 feuilles donc A contient 9 issues
donc P ( A ) = 6
36 = 1
4
c ) cas de non équiprobabilité
On lance une punaise et notons A = "la punaise tombe sur la pointe"
On aimerait trouver une approximation de P ( A )
On fait 50 fois l’expérience et on trouve que A a été réalisé 20 fois.
On peut estimer que P ( A )
20
50
2
5 (donc on a à peu près 2 chances sur 5 de tomber sur la pointe)
Remarque : plus on recommence l’expérience aléatoire, plus l’approximation devient bonne.
1
e
2
4
6
2
4
6
2
4
6
2
4
6
2
e
II Statistiques
Voici une série statistique qui donne la taille en centimètre de 8 personnes :
150 ; 156 ; 160 ; 164 ; 168 ; 170 ; 172 ; 180
50% médiane 50%
Cette série s’étend sur 30 = 180 – 150 cm
Définitions : L’étendue d’une série statistique est la différence entre sa plus grande valeur et sa plus petite
valeur.
La médiane d’une série statistique est un nombre tel qu’il y ait au moins 50% des éléments de la série qui lui
soient supérieurs ou égal et au moins 50% qui lui soient inférieurs ou égal.
Exemples : A propos de la série précédente : l’étendue est 180 150 = 30 cm
163 est une médiane. On pourrait prendre aussi 165. On peut prendre n’importe quel nombre entre
164 et 168.
La médiane la plus naturelle est le nombre exactement entre 164 et 168 : c’est la moyenne de 164
et 168, donc 164 + 168
2 = 166
Remarque : la médiane divisant en 2 les 8 éléments, il est naturel de faire le calcul 8 : 2 = 4
On constate que la médiane est alors entre le 4
e
nombre et le suivant.
Autre exemples : considérons la série de 5 nombres : 12 ; 15 ; 18 ; 20 ; 23
La médiane est 18.
Même remarque : 5 : 2 = 2,5 on a pris le 3
e
nombre.
Lorsque la division ne tombe pas juste, on prend le nombre d’après le résultat.
Définition pratique de la médiane : La médiane d’une série statistique qui a n éléments est :
la moyenne entre le nombre de rang n : 2 et le suivant si n : 2 tombe juste
le nombre dont le rang est celui qui suit n : 2 si n : 2 ne tombe pas juste.
Définitions : Les quartiles sont les valeurs qui divisent une série statistique en 4 lorsque la série est rangée dans
l’ordre croissant.
le 1
e
quartile se note Q
1
le 2
e
quartile est la médiane
le 3
e
quartile se note Q
3
Si la série contient n nombres alors :
pour trouver Q
1
: on procède de la même manière que pour la médiane mais pour le calcul n : 4
pour trouver Q
3
: même chose avec le calcul 3 × n : 4
Exemples : Considérons cette série statistique de 10 nombres : 2 ; 2 ; 5 ; 8 ; 8 ; 9 ; 12 ; 12 ; 12 ; 16
Calcule de Q
1
: on a 10 : 4 = 2,5 donc on prend le 3
e
élément et donc Q
1
= 5
Calcule de la médiane Q
2
: on a 10 : 2 = 5 donc en prend la moyenne entre le 5
e
et le 6
e
nombre
donc Q
2
= 8 + 9
2 = 8,5
Calcule de Q
3
: on a 3 × 10 : 4 = 7,5 donc on prend le 8
e
nombre et donc Q
3
=12
Remarque : la série statistique ci-dessus peut aussi se présenter sous forme de tableau
nombre 2 5 8 9 12 16
effectif 2 1 2 1 3 1
Remarque : dire que les 3
4 des élèves ont eu leur DNB revient à dire que le 1
e
quartile des résultats
au DNB est 10.
Exercice 1 : On lance deux dés à 6 faces. Détermine la probabilité des événements suivants :
A = "obtenir un nombre pair sur les deux dés" B = "obtenir un nombre pair sur un seul des deux dés"
C = "ne pas obtenir de nombre pair" D = "obtenir un nombre pair sur un des deux dés"
E = "obtenir le même nombre sur chaque dé" F = "obtenir des nombres différents sur les deux dés"
Exercice 2 : Même chose que pour l’exercice 1 mais avec 3 dés. Calcule les probabilités des évènements A et E
de l’exercice 1.
Exercice 3 : Avec 2 dés colorés à six faces, on tire au hasard des nombres ayant pour dizaine le numéro du dé
vert et pour unité le numéro du dé bleu.
On note G = "obtenir un nombre compris entre 20 et 44 avec 44 étant exclu"
Calcule P ( G ).
Exercices pour préparer le contrôle
Probabilités : Exercice 56 p 108 ; 64 p 108 ; 41 p 105 ; exercice 1 de cette feuille
Statistiques : Exercice 50 p 90 ; 17 p 85
Les exercices du livre sont corrigés dans le livre ou ont été corrigés en cours.
Correction de l’exercice 1 :
Solution par dénombrement des issues favorables par tableau ou par arbre des issues favorables : pour A
1
e
dé \ 2
e
1
2 3
4 5
6
1
2 X
X
X
3
4 X
X
X
5
6 X
X
X
P ( A ) = 9
36 = 1
4
Pour les autres, on trouve :
P ( B ) = 18
36 = 1
2 ; P ( C ) = 18
36 = 1
2 ; P ( D ) = 27
36 = 3
4 ; P ( E ) = 6
36 = 1
6 ; P ( F ) = 1 1
6 = 5
6
2
4
6
2
4
6
2
4
6
2
4
6
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