July 31, 2024

Les vidéos d'Yvan Monka Naissance de la notion de probabilité conditionnelle. En 1713, Nicolas Bernoulli publie un essai de son oncle Jacques Bernoulli, titré Ars Conjectandi (l'art de la conjecture), en latin, où il expose l'application des probabilités à la modélisation de la recherche scientifique. Dans cet ouvrage, Bernoulli pose, entre autres, le « problème inverse »: Une urne contient des boules blanches et noires; la proportion p de boules blanches est inconnue. On extrait de l'urne n boules (par exemple, avec remise) et on constate que k d'entre elles sont blanches. Que peut-on inférer sur le nombre p à partir de n et k? Autrement dit, Bernoulli demande la loi de p, à partir des données expérimentales disponibles (sondage de sortie d'urne). En 1718, Abraham de Moivre publie the Doctrine of Chances dans lequel il cherche à résoudre le problème inverse par une sorte d'intervalle de confiance. Yvan monka probabilité conditionnelle le. En 1728, Leonhard Euler a démarré des recherches similaires à celles de Stirling, sur l'interpolation de la factorielle.

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Un test est mis au point et essayé sur un échantillon d'animaux dont 2% est porteur de la maladie. On obtient les résultats suivants: – si un animal est porteur de la maladie, le test est positif dans 85% des cas; – si un animal est sain, le test est négatif dans 95% des cas. On choisit de prendre ces fréquences observées comme probabilités pour toute la population et d'utiliser le test pour un dépistage préventif de la maladie. Calculer une probabilité conditionnelle (1) - Première/Terminale - YouTube. On note respectivement 𝑀 et 𝑇 les événements « Être porteur de la maladie » et « Avoir un test positif ». 1) Un animal est choisi au hasard. Quelle est la probabilité que son test soit positif? D'après BAC S, Antilles-Guyanne 2010 2) Si le test du bovin est positif, quelle est la probabilité qu'il soit malade? 1) La probabilité que le test soit positif est associée aux deux feuilles 𝑀 ∩ 𝑇 et 𝑀> ∩ 𝑇. (4) Yvan Monka – Académie de Strasbourg – D'après l'arbre de probabilité ci-dessous, on a: 𝑃(𝑇) = 𝑃(𝑀 ∩ 𝑇) + 𝑃(𝑀> ∩ 𝑇) (Formule des probabilités totales) = 0, 02 × 0, 85 + 0, 98 × 0, 05 = 0, 066.

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