Probabilité Conditionnelle

PROBABILITÉS 11 2. Probabilités 2.1. Un peu d'histoire Les premiers écrits sur les probabilités sont l'œuvre de Jérôme Cardan (1501-1576), qu'un de ses biographes a surnommé « le joueur savant ». Un problème qui intéressait Cardan était le suivant : comment doit-on répartir les mises d'un jeu de dés si le jeu venait à être interrompu ? La même question fut posée en 1654 à Blaise Pascal par son ami le Chevalier de Méré, qui était un joueur impénitent. Un joueur parie qu'il tirera un as en huit

paramètres de ces méthodes en employant une approche statistique. La modélisation est l’objet de notre deuxième partie qui sera illustrée sur des exemples. Nous insistons surtout sur la prévision probabiliste (la détermination de la distribution de probabilité de la valeur future, y compris le résumé qu'on appelle intervalle de prévision). Les illustrations sont réalisées en employant notamment le logiciel TSE, Time Series Expert, que nous avons développé en collaboration principalement avec Jean-Michel

PROBABILITES : CONDITIONNEMENT ET LOIS A DENSITE CONTENUS Conditionnement, Indépendance. Conditionnement par un événement de probabilité non nulle. Notation ( ). Indépendance de deux événements. Notions de lois à densité. Loi à densité sur un intervalle. Loi Uniforme sur [ ; ]. Espérance d’une variable aléatoire suivant une loi uniforme. Lois Exponentielles. Espérance d’une variable aléatoire suivant une loi exponentielle. Loi Normale centrée réduite, Théorème de Moivre-Laplace (admis). Loi Normale

Thérèse Phan Jean-Pierre Rowenczyk Exercices et problèmes de statistique et probabilités 2e édition Illustration de couverture : digitalvision © Dunod, Paris, 2012 ISBN 978-2-10-056298-5 Table des matières Avertissement Chapitre 1 Probabilités. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . vii 1 1 1 2 3 4 7 9 9 10 Rappel de cours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

DERNIÈRE IMPRESSION LE 23 juillet 2014 à 16:31 Rappels de probabilité Probabilité conditionnelle Loi binomiale Table des matières 1 Rappels 1.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2 Opération sur les événements . . . . . . . 1.2.1 Événement contraire . . . . . . . . 1.2.2 Intersection de deux événements . 1.2.3 Union de deux événements . . . . 1.3 Probabilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.4 Loi équiprobable . . . . . . . . . . . . . . 1.5 Variable aléatoire . . . . . . .

Exercices corrigés de probabilités et statistique Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne Cours de deuxième année de licence de sciences économiques Fabrice Rossi & Fabrice Le Lec Cette œuvre est mise à disposition selon les termes de la licence Creative Commons Paternité - Partage à l’Identique 3.0 non transposé. Table des matières Table des matières iii 1 Expériences aléatoires et probabilités 1 2 Conditionnement et indépendance 11 3 Variables aléatoires discrètes 3.1 Loi, fonction de répartition

Calcul des probabilités Concepts et résultats de base par Jean-Pierre FOUQUE Docteur ès Sciences Chargé de Recherche au Centre National de la Recherche Scientifique Maître de Conférences à l’École Polytechnique 1. 1.1 1.2 1.3 2. 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 3. 3.1 3.2 3.3 4. 4.1 4.2 4.3 5. 5.1 5.2 5.3 5.4 Espaces de probabilités ......................................................................... Définitions ..............................................................................

Cours de Probabilités et Statistiques Tome 1ndn,fds Mathieu Gentes Année / IUT d’Orsay - Département Mesures Physiques Table des matières I Calcul des probabilités 1 Dénombrement . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1 Permutations . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 Permutations sans répétition 1.1.2 Permutations avec répétitions 1.2 Arrangements . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Arrangements sans répétition 1.2.2 Arrangements avec répétitions 1.3 Combinaisons . . . . . . . . .

par traduire dans le langage des probabilités l'énoncé. • "la probabilité que l' alarme se déclenche par erreur, sans incident = 1/50" signifie que P( A [pic][pic]) = 1/50 = 0,02. • "la probabilité qu'il y ait un incident sans que l'alarme se déclenche = 1/500" signifie que P( [pic][pic]I ) = 1/500 = 0,002. • "la probabilité qu'il se produise un incident = 1/100" signifie que P( I ) = 1/100 = 0,01. A) 1: On veut la probabilité de l'événement (A [pic]I ) .     Or

Probabilités conditionnelles Roger Federer et Raphaël Nadal jouent au tennis en finale du tournoi de Wimbledon. Si Federer remporte le premier set alors il a 8 chances sur 10 de remporter le match. Si Nadal remporte le premier set alors il a 1 chance sur 2 de remporter le match. Nadal n'a que 3 chances sur 10 de gagner le premier set, quelle est la probabilité qu'il gagne le match ? Il faut distinguer deux cas : il peut gagner le match en ayant gagné le premier set ou en l'ayant perdu. Appelons