Loi de probabilité

. . . . . . 9.2.1 La fonction inverse . . . . . . . . . . . . . . . 9.2.2 Expressions rationnelles . . . . . . . . . . . . 10 Probabilités 10.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10.2 Distribution de fréquences. Loi de probabilité 10.2.1 Distribution de fréquences . . . . . . . 10.2.2 Loi de probabilité . . . . . . . . . . . . . 10.2.3 Loi des grands nombres . . . . . . . . . 10.2.4 Équiprobabilité . . . . . . . . . . . . . . 10.3 Quelques exemples de référence . .

Probabilités Chapitre 1 Intersection de A et B : réalisation de A ET B = P( A ∩ B ) = P(A) * PA(B) Réunion de A et B : réalisation de A OU B = P( A ∪ B ) = P(A) + P(B) – P(A∩B) Loi de Morgan : Equiprobabilité : L’espace Ω est dit équiprobable si tous les évènements élémentaires ont la même probabilité. Probabilité Conditionnelle : PA(B)= P(A∩B) / P(A) Indépendance : Deux évènements sont indépendant ssi P(A∩B ) = P(A)*P(B) Formule des probabilités totales : P(D) = PA(D)*P(A)

Premières explications[modifier le code] Si les probabilités permettent de dire que dans un lancer de dé parfaitement équilibré, le fait d'obtenir 6 est un évènement de probabilité 1/6, elles ne permettent pas de prédire quel sera le résultat du lancer suivant. Le fait que la probabilité soit de 1/6 n'assure pas qu'au cours de 6 lancers, le n°6 apparaisse une fois. Le fait que durant les 100 lancers précédents, le n°6 ne soit jamais apparu n'augmente même pas la chance que le n°6 apparaisse au

Les probabilités I Expérience aléatoire A L’univers Définition : On appelle expérience aléatoire une expérience dont le résultat n’est pas prévisible de façon certaine. Exemple : Le lancer d’un dé équilibré à 6 faces constitue une expérience aléatoire : il existe 6 résultats possibles, dont aucun n’est prévisible de façon certaine. Définition : On appelle univers d’une expérience aléatoire, noté Ω (« oméga »), l’ensemble des résultats possibles de l’expérience. Exemple : L’univers

distribution statistique : les modèles continues I. La loi normale Laplace-Gauss A. Définition de la loi normale B. Loi normale réduite centrée C. Détermination pratique des probabilités : Usage des tables statistiques D. Conditions d’application 1. Variable aléatoire normale 2. Théorème central limite Loi du Khi² A. Définition B. Tables statistiques C. Somme du Khi² indépendantes Loi de Student A. Définition B. Densité de probabilité de la loi de Student Loi de Fisher-Snedecor A. Définition B. Tables statistiques

individu, on observe si un certain événement s'est réalisé et l'on pose : On remarque ici le choix du codage (0, 1) qui est traditionnellement retenu pour les modèles dichotomique. En effet, celui-ci permet de définir la probabilité de survenance de l'événement comme l'espérance de la variable Y, puisque : L'objectif des modèles dichotomiques consiste alors à expliquer la survenance de l'événement considéré en fonction de K caractéristiques observées (Xi1,..,

les résultats approchés sont à arrondir à 10 – 2 . 1. Justifier que la variable aléatoire X suit une loi binomiale dont on déterminera les paramètres . 2. Calculer la probabilité que , dans un tel prélèvement , il y ait exactement quatre ponceuses défectueuses 3. Calculer la probabilité que , dans un tel prélèvement , il y ait au plus quatre ponceuses défectueuses . 4. Calculer la probabilité que , dans un tel prélèvement , il y ait au moins une ponceuse défectueuse . 5. Calculer l’espérance

Hasna DENGUIR • Janane EL KARFA • Niâama HAJJI Introduction La simulation probabiliste repose sur des « séries de valeurs pseudo-aléatoires». Nous avons vu comment obtenir de telles séries avec Excel, puis comment les utiliser pour simuler une loi de probabilité. Nous avons appliqué la méthode dite « des fractiles » parce qu’elle est simple à mettre en œuvre et qu’elle permet de simuler avec Excel la plupart des lois d’usage courant. Nous avons présenté également des méthodes plus particulières, à usage

INSTITUTION STE GENEVIÈVE D’ASNIÈRES LOI I BINOMIALE , ANNÉE SCOLAIRE 2014/2015 ÉCHANTILLONNAGE Activité A. Une expérience aléatoire élémentaire On fait tourner la roue de loterie colorée en blanc et gris représentée ci-contre. On gagne si l’issue « la flèche tombe sur la zone blanche » se réalise. On note S (comme « succès ») cette issue et E (comme « échec ») 1 l’autre issue. On suppose que P(S) = . 3 Préciser l’issue E et donner sa probabilité P(E). B. Quatre répétitions On répète quatre

Loi de Fisher En théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Fisher ou encore loi de Fisher-Snedecor ou encore loi F de Snedecor est une loi de probabilité continue[1],[2],[3]. Elle tire son nom des statisticiens Ronald Aylmer Fisher et George Snedecor. La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que distribution de l'hypothèse nulle dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les test de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de