Loi de probabilité

COURS DE MATHEMATIQUES PROBABILITES ET STATISTIQUES Troisi`me ann´e : Fili`re Offshoring. Option : qualit´ logicielle e e e e LAKHEL El Hassan Universit´ Cadi Ayyad e Ecole Nationale des Sciences Appliqu´es e Safi www.ensasafi.ma Ann´e Universitaire : 2006-2007 e Table des mati`res e I Probabilit´s e . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

quatre boules tirées sont de la même couleur » E : « trois boules portent la même lettre » F : «  deux boules sont noires et deux boules portent la lettre « F » » Calculer la probabilité de chacun de ces événements. EXERCICE N°2 :(5 points) On dispose d’une pièce de monnaie truquée de telle sorte que la probabilité d’obtenir « Face » est égale à 0.3, et de trois urnes numérotées de 0 à 2 : L’urne numéro 0 contient un jeton portant le numéro 0 L’urne numéro 1 contient deux jetons portant

S3 Maths et Info-MIAGE 2011-2012 Statistique et Probabilités Estimation, intervalle de confiance, tests - Moyenne Université de Picardie Jules Verne UFR des Sciences 2011-2012 Licence mention Mathématiques et mention Informatique parcours MIAGE - Semestre 3 Statistique et Probabilités Estimation, intervalle de confiance, test statistique (suite) Cas d’une ou de deux moyennes, d’une ou de deux variances 1. Introduction On s’intéresse à l’étude d’un caractère (quantitatif ou

Daniel FREDON Myriam MAUMY-BERTRAND Frédéric BERTRAND Mathématiques Statistique et probabilités en 30 fiches rendre er Comp traîn et s’en ent facilem © Dunod, Paris, 2009 ISBN 978-2-10-054257-4 Avant-propos L’organisation en crédits d’enseignement entraîne des variations entre les Universités. Les deux premières années de licence (L1 et L2) ont cependant suffisamment de points communs pour proposer des livres utiles à tous. Avec la collection Express, vous allez vite à l’essentiel

Fiabilité et taux de défaillance Selon mon inséparable Petit Larousse, la fiabilité est définie comme « la probabilité de fonctionnement sans défaillance d’un dispositif dans des conditions spécifiées et pendant une période de temps déterminée ». Au sens statistique, le « dispositif » peut même être vivant puisqu’on retrouve dans l’assurance-vie certaines techniques utilisées par les ingénieurs qualité. La durée de vie est généralement une variable aléatoire T. Dans la situation contraire où les

Fiche BAC ES 05 Terminale ES Probabilités conditionnelles Cette fiche sera complétée au fur et à mesure Exercice n°1. BAC ES. Centres étrangers 2012. [RÉSOLU] Un sondage a été effectué auprès des anciens élèves d’un lycée quelques années après l’obtention de leur baccalauréat. Ce sondage révèle que 55% d’entre eux poursuivent leurs études à la faculté, 10% ont intégré une école d’ingénieur et le pourcentage restant est sur le marché du travail (en activité ou en recherche d’emploi). Ce sondage

Aide-mémoire Statistique et probabilités pour l’ingénieur 2e édition © Dunod, Paris, 2001, 2006 ISBN 2 10 049994 7 TABLE DES MATIÈRES Principales notations XI A Statistique descriptive 1 • Représentation graphique et numérique des données 1.1 1.2 1.3 Généralités et principales définitions Séries numériques à une dimension Séries numériques à deux dimensions 3 3 7 26 B c Dunod – La photocopie non autorisée est un délit Calcul des probabilités 2 • Le modèle probabiliste

Statistique(s) et Probabilité(s) Statistique Population et échantillon Statistique et probabilité Chapitre 2 : 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.6.1 2.6.2 Rappels mathématiques Ensembles, éléments Opérations sur les ensembles Ensembles finis, dénombrables, non dénombrables Ensembles produits Familles d’ensembles Autres rappels mathématiques Rappel sur les sommes Rappel sur les intégrales Chapitre 3 : 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.6.1 3.6.2 3.6.3 Eléments de calcul des Probabilités Introduction

RAPPEL DES PRINCIPALES LOIS DE DISTRIBUTIONS DE PROBABILITES 1. Loi Binomiale B(n,p) Il s’agit en fait de la somme de n variables aléatoires indépendantes qui suivent une loi , de même paramètre p.  avec   Somme de lois binomiales. Soient deux variables aléatoires indépendantes: qui suit , et qui suit . La V.A. définie par suit une loi . 2. Loi de Poisson P() On appelle variable aléatoire de Poisson une variable aléatoire discrète X pouvant prendre

à 10−2 près. Une entreprise produit en grande quantité des stylos. La probabilité qu’un stylo présente un défaut est égale à 0, 1. 1) On prélève dans cette production, successivement et avec remise huit stylos. On note X la variable aléatoire qui compte le nombre de stylos présentant un défaut parmi les huit stylos prélevés. a) On admet que X suit une loi binomiale. Donner les paramètres de cette loi. b) Calculer la probabilité des événements suivants : A : « il n’y a aucun stylo avec un défaut »