Loi de Bernoulli

Épreuve de Bernoulli Définition 1 : On appelle épreuve de Bernoulli de paramètre p toute expérience aléatoire n'admettant que deux issues, • l'une appelée « succès », notée S, dont la probabilité d'apparition est p • l'autre appelée « échec », notée E ou ̄ S , dont la probabilité est 1 – p . Exemple : On lance un dé cubique équilibré et on s'intéresse à l'apparition de S : « obtenir un 6 ». 1 C'est une épreuve de Bernoulli de paramètre p= . 6 Propriété 1 : Dans une épreuve de Bernoulli de paramètre

LOI BINOMIALE I. Répétition d'expériences identiques et indépendantes Exemples : 1) On lance un dé plusieurs fois de suite et on note à chaque fois le résultat. On répète ainsi la même expérience (lancer un dé) et les expériences sont indépendantes l'une de l'autre (un lancer n'influence pas le résultat d'un autre lancer). 2) Une urne contient 2 boules blanches et 3 boules noires. On tire au hasard une boule et on la remet dans l'urne. On répète cette expérience 10 fois de suite. Ces expériences

NTIC II ************Matière : PROBABILITE THEME :Loi BINOMIALEPrésenté par  : Sous la direction de  : ABDOULAYE Amyra Mme FADONOUGBOAKADJAME JoannaALAVO Alex HOUMANVO Merveille TETEGAN Exaucé Année Universitaire  : 2022 – 2023 PlanI- Epreuve de BernoulliII- Processus ou distribution de BERNOULLIIII- Distribution binomiale ou loi binomialeIV- Approximation d’une distribution binomiale par une distribution

Modélisation du lézard (page 5) 1. Expérience des plaques 2. Le coureur motorisé a. Dispositif expérimental b. Tableau de valeurs et exploitation c. Analyse de graphique et explications éventuelles 3. Expérience du « ski-nautique » III. Bernoulli : la bonne solution ? (page 15) 1. Utilisation des données de l’article a. Données b. Calculs 2. Application à l’homme 3. Tension superficielle 3 Peut-on marcher sur l’eau ? Introduction: Peut-on marcher sur l'eau? Une question qui

Chapitre 2 – Introduction à la théorie des probabilités Il s’agira de modéliser les expériences aléatoires grâce au processus de Bernoulli, de Poisson et Gaussien. I – Expérience, évènements et probabilités A – Vocabulaire et typologie des évènements  Evènements élémentaires Ce sont les différentes issues possibles associées à l’évènement aléatoire. Pour un lancer de dés, l’univers est Ω=(1,2,3,4,5,6) Evènement composés ils se réalisent avec la réalisation de plusieurs évènements élémentaires

des références éditoriales de l'article (titre, auteur, éditeur, copyright, pages extraites) et éventuellement, de la déclaration au Centre français d'exploitation du droit de copie (www.cfcopies.com) conformément à la législation en vigueur. LA LOI DES GRANDS NOMBRES Le théorème de De Moivre-Laplace Denis Lanier Didier Trotoux IREM de Basse-Normandie "Pour beaucoup d'esprits, une probabilité calculée à sept ou huit décimales près est beaucoup plus convaincante qu'un argument fondé sur

Fiche d’exercices sur la loi binomiale Exercice 1 : Correction : X désigne le nombre d’élèves possédant un smartphone. Une épreuve de Bernoulli à deux issues : « l’élève possède un smartphone » de probabilité p = 0,2 et « l’élève ne possède pas un smartphone » est répétée 3 fois de manière identique et indépendante. X suit donc une loi binomiale de paramètres n = 3 et p = 0,2. En utilisant la calculatrice, dans le menu probabilité, loi binomiale, et en saisissant n = 3 et p = 0,2

issues possibles nombres d ¯ La probabilité de l’évènement contraire de A est p(A) = 1 p(A) La probabilité de l’évènement A [ B est p(A [ B) = p(A) + p(B) p(A \ B) 2 - Loi de probabilité d’une variable aléatoire et paramètres : Si X est une variable aléatoire prenant n valeurs x1 , x2 , x3 , ..., xn , alors la loi de probabilité de X est donné par le tableau : V aleur xi de X P robabilite pi = p(X = xi ) x1 p1 x2 p2 x3 p3 ... ... xn pn i=n X i=1 L’espérance de X est E(X) = p1 x1 + p2

Elhattab École Nationale de Commerce et de Gestion - Casablanca Université Hassan II - Mohammedia 2011 - 2012 I. Elhattab (ENCG) Variables Discrètes 2011 - 2012 1 / 27 Sommaire 1 Définition de variable aléatoire (v.a.) 2 Loi d’une v.a. discrète 3 Fonction de répartition 4 Moments d’une v.a. discrète 5 Quelques lois usuelles discrètes I. Elhattab (ENCG) Variables Discrètes 2011 - 2012 2 / 27 Définition de variable aléatoire (v.a.) Définition

D.M. de mathématiques n°7: Loi binomiale 1ère S1 A rendre le mercredi 9 mai 2012 au début de l'heure Exercice 1. Une urne contient cinq boules numérotées de 1 à 5. On tire au hasard, successivement et avec remise 10 boules dans l'urne. On appelle succès, lors d'un tirage, l'apparition de la boule numérotée 1. 1 VARIABLES 2 S EST_DU_TYPE NOMBRE 3 x EST_DU_TYPE NOMBRE 4 i EST_DU_TYPE NOMBRE 5 DEBUT_ALGORITHME 6 S PREND_LA_VALEUR 0 7 POUR i ALLANT_DE 1 A 10 8 DEBUT_POUR 9 x PREND_LA_VALEUR floor(1+5*random())