Arbre de probabilité

mutations répertoriées au sein d’un consortium international, dont 33 mutations qui sont plus courantes. Il existe des kits pour pouvoir identifier la mutation concernée, dans le cadre du conseil génétique. ∆F508/- G551D/- Exemple d’un arbre généalogique : 11 ∆F508 / G551D/- La mucoviscidose est un très grand motif de consultation génétique car elle est très fréquente. Dans cet exemple, le père est porteur de la mutation ∆F508 et la mère est porteuse de la mutation G551D ;

algorithme Dn l’ensemble des entrées de taille n I ∈ Dn une entrée définition : 1. coutA (I) = le nbre d’op. fondamentales exécutées par A sur I 2. la complexité de A en pire cas : M axA (n) = Max{coutA (I); I ∈ Dn } Soit P r une distribution de probabilités sur Dn définition : la complexité de A en moyenne : M oyA (n) = P r[I] · coutA (I) I∈Dn Exemple : Recherche Séquentielle 15 RECHERCHE Input : L,n,x ; où L est un tableau [1, . . . ,n] et x est l’élément recherché Output : l’indice de

Combien dc triplets diflérents peut-on obtenir ? (On pourra utiliser r_rn arbre.) Calculer la probabilité quc le candidat n'ait fait aucune faute. Moûtrer quc la probabilité que le candidat ait fait une faute et ùne seule, est égale à 0,375. ,1. On note X la variable aléatoire qui à chaque aiplet associe la nole obtenue a l'exercice. a) Déterminer les valeurs prises pâr lâ va able alêatoire X. b) Dorner la ioi de probabilité de la variable aléatoire X. c) Calculer 1'espérance mathématique E(X) de

Historique de la théorie des jeux C’est à partir du XVIIème siècle que les premiers travaux sur les jeux ont été entamés, notamment avec Pascal et Fermat, qui ont commencé à étudier les probabilités. Au XVIIIème siècle, grâce aux travaux de BERNOUILLI sur le dénombrement, les combinaisons et les lois de probabilités, certains jeux ont pu être résolus. Grâce aux économistes Cournot et Edgeworth au début du XXème siècle, certaines applications économiques ont été trouvées et modélisées (Ex : le Duopole

éclairage, température…) et / ou à la tâche de l’opérateur (risque mécanique, chimique,.. liés à l’activité physique) Pour cela, vous choisirez une méthode d’analyse : à priori = à partir des dangers, à priori = démarche ergonomique, à postériori = arbre des causes. C : conséquences * Identifier les facteurs à l’origine de ce risque * Identifier et justifier les effets possibles de ce risque sur : * sur l’individu (notamment au niveau de la santé) * sur l’entreprise * sur l’environnement

Les espèces présentant des homologies moléculaires ont des relations de parenté (voir arbre phylogénétique avec comparaison des opsines bleues). L’homme est un les Primates, il partage donc avec tous les Primates un ancêtre hypothétique qui possédait déjà les caractères communs à tous les Primates (ongles plats, pouce opposable, vision binoculaire) mais différents de l’homme et des singes actuels. Arbre phylogénétique des Vertébrés A) L’Homme est un hominoïde Livre p 90 et 91 La

obtient la solution maximale sur un des sommets du polygone solution. (e) en déplaçant parallèlement la droite de coût on obtient la solution minimale sur un des sommets du polygone solution. LES PROBABILITES : La plupart des énoncés proposent de remplir un tableau à double entrée ou de construire un arbre. Attention aux calculs et au choix des branches de l’arbre ! Le principe multiplicatif montre que le nombre de choix total est égal au produit des nombres de choix à chaque étape. 1. Les principales

les vidéos. Une fois l’exercice terminé, et seulement à ce moment-là, regarde le corrigé et compare avec ce que tu as fait. Bon travail et bonnes vacances. Sommaire 1. Thème : fonctions 1 2. Thème : nombres et calculs 3 3. Thème : statistiques et probabilités 5 4. Thème : géométrie 7 5. Thème : un peu d’algorithmique et programmation 9 6. Pour les courageuses et courageux qui veulent en faire plus... 9 7. Corrigés des exercices 101. Thème : fonctions Des vidéos pour comprendre. • Résoudre graphiquement

1921) : (i) L’agent confronté au problème de choix ne dispose d’aucune information sur le degré de vraisemblance des différents états de la nature. On parle alors d’univers (complètement) incertain. (ii) L’agent est en mesure d’affecter des probabilités aux différentes réalisations de l’avenir. On parlera alors d’univers risqué (ou probabilisable). Cette distinction va structurer la 1ère partie du cours, consacrée aux fondements théoriques des choix dans l’incertain. Seconde partie : Applications

que tu as besoin là, est un groupe assez grand de buveurs de café, tu comptes qui met du sucre dans son café. De la même manière tu peux choisir seulement des tilleuls et tu observes et tu visionnes assez longtemps combien d’hirondelles visitent cet arbre. Une méthode semblable est d’observer via un sondage. Ainsi, par exemple, tu demandes aux hommes s’ils aiment manger du poisson cru ou non. Bien que ces méthodes semblent être simples, on peut néanmoins formuler quelques critiques à son égard.