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1. Cardinal d'un ensemble Définition 1. Soit $E$ un ensemble et $n$ un entier naturel. Si $E$ contient exactement $n$ éléments, on dit que $E$ est un ensemble fini et le cardinal de $E$ est égal à $n$ et on note: $$\text{Card}(E)=n$$ Un ensemble $E$ qui n'est pas fini est dit un ensemble infini. On pourrait écrire: $\text{Card}(E)=+\infty$. Remarque Dans ce chapitre, nous travaillons essentiellement sur des ensembles finis. 2. Probabilités conditionnelles 2. Étude d'un exemple Exercice résolu n°1. On considère l'univers $\Omega$ formé des trente élèves de la classe de Terminale. L'expérience aléatoire consiste à choisir un élève au hasard dans cette classe. On considère les deux événements suivants: $A$ = « l'élève choisi fait de l'allemand en LV1 »; $\overline{A}$ est l'événement contraire. $F$ = « l'élève choisi est une fille »; $\overline{F}$ est l'événement contraire. Ds probabilité conditionnelle c. Chacun de ces deux caractères partage $\Omega$ en deux parties: $A$ et $\overline{A}$ ainsi que $F$ et $\overline{F}$.

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5. Des probabilités dans un tableau à double entrée. On pourrait présenter les données de notre exemple sous la forme de tableau de fréquences ou de proportions ou de probabilités des différents événements, de la manière suivante. Ds probabilité conditionnelle shampoo. $$\begin{array}{|c|c|c|c|} \hline & F & \overline{F} & Totaux\\ \hline A & 0, 33 & 0, 23 & 0, 56 \\ \hline \overline{A}&0, 14 & 0, 3 & 0, 44 \\ \hline Totaux & 0, 47 & 0, 53 & 1 \\ \hline \end{array}$$ Ce quivaut à: $$\begin{array}{|c|c|c|c|} \hline & F & \overline{F} & Totaux\\ \hline A & P(A\cap F) & P(A\cap\overline{F}) & 0, 56 \\ \hline \overline{A}&P(\overline{A}\cap F) & P(\overline{A}\cap \overline{F}) & 0, 44 \\ \hline Totaux & P(F) & P(F) & P(\Omega) \\ \hline \end{array}$$ 3. Exercices résolus Exercice résolu n°1.

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$P_B$ définit bien une loi de probabilité sur l'ensemble $B$. 2. 4. Formule des probabilités composées Propriété 1. & définition. Pour tous événements $A$ et $B$ de $\Omega$ tels que $P(B)\not=0$, on a: $$\boxed{\;P(A\cap B)=P_B(A)\times P(B)\;}\quad (*)$$ Définition 3. Devoir sur probabilités et variables aléatoires Première Maths Spécialité - Le blog Parti'Prof. L'égalité (*) ci-dessus s'appelle la formule des probabilités composées. D'après la formule des probabilités conditionnelles, on sait que: $$P_B(A) =\dfrac{P(A\cap B)}{P(B)}$$ En écrivant l'égalité des produits en croix dans cette formule, on obtient l'égalité (*). Exemple Dans notre exemple ci-dessus, nous avons déjà calculé: $P_A(F)=\dfrac{10}{17}$ et $P(A)=\dfrac{10}{30}$. On choisit un élève au hasard dans la classe de TS2. Calculer la probabilité que ce soit une fille qui fait de l'allemand. Ce qui correspond à l'événement $A\cap F$. Nous avons deux méthodes d'aborder cette question: 1ère méthode: Nous connaissons déjà les effectifs. Donc: $$P(A\cap F)=\dfrac{\textit{Nombre d'issues favorables}}{\textit{Nombre d'issues possibles}} = \dfrac{\text{Card}(A\cap F)}{\text{Card}(\Omega)}=\dfrac{10}{30}$$ 2ème méthode: Nous appliquons la formule ci-dessus: $${P(A\cap F)}= P_A(F)\times P(A)=\dfrac{10}{17}\times\dfrac{17}{30} = \dfrac{10}{30}$$ qu'on peut naturellement simplifier… 2.

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Soit $X$ la variable aléatoire égale au nombre de places de cinéma gagnées par le client. Déterminer la loi de probabilité de $X$. Calculer l'espérance mathématique de $X$. Un autre client achète deux jours de suite une tablette de chocolat. Déterminer la probabilité qu'il ne gagne aucune place de cinéma. Déterminer la probabilité qu'il gagne au moins une place de cinéma. Montrer que la probabilité qu'il gagne exactement deux places de cinéma est égale à 0, 29. Exercice 12 Enoncé Problème de déconditionnement Un grossiste en appareils ménagers est approvisionné par trois marques, notées respectivement $M_1, M_2$ et $M_3$. La moitié des appareils de son stock provient de $M_1$, un huitième de $M_2$, et trois huitièmes de $M_3$. Ce grossiste sait que dans son stock, 13\% des appareils de la marque $M_1$ sont rouges, que 5\% des appareils de la marque $M_2$ sont rouges et que 10\% des appareils de la marque $M_3$ le sont aussi. On donnera les résultats sous forme de fractions. Ds probabilité conditionnelle download. On choisit au hasard un appareil emballé dans le stock de ce grossiste: Quelle est la probabilité qu'il vienne de $M_3$?