Probabilité Ecs1

caractéristiques qu’ils détiennent à l’entrée ou pendant leur cursus universitaire. * La compréhension des caractéristiques de cohortes tient compte de la détermination et la formation des différents mécanismes voués à l’analyse de ces cohortes. * La probabilité de réussite est garantie par le système éducatif, qu’offre l’Université Catholique de Bukavu, à toute cohorte qui a le goût de travail. IV. CHOIX ET INTERET DU SUJET Notre choix a porté sur ce sujet enfin de pouvoir faire une analyse des cohortes

sont équiprobables. Déterminez la probabilité de chacun des événements suivants: A= « la boules tirée est bleue» B=«la boules tirée est rouge» C= « la boules tirée est verte» D= « la boule tirée est rouge ou verte» p(A) = 3/10 = 0,3p(B) = 5/10 = 0,5p(C) = 2/10 = 0,2p(D) = 0,5 + 0,2 = 0,7 (car B n C est vide) il n'y a pas d'intersection entre B et C -On dispose d'un dé cubique truqué dont les faces sont numérotées de 1 à 6 . On note pi la probabilité de l'évenement: «le résultat du lancer

Très grave : AT ou MP mortel. Dans notre cas la gravité du dommage sera moyenne Probabilité d'apparition du dommage Fréquence d'exposition au danger Probabilité d'apparition d'un événement dangereux 4 élevée 3 faible 2 élevée 1 faible Pour notre cas la durée est fréquente car les électricien travaillent souvent en hauteur mais la probabilité est faible si on respecte un minimum les consigne de sécurités. Nous sommes donc dans un cas

variables aléatoires identiques et indépendantes. -VARIABLES ALÉATOIRES IDENTIQUES = tous les individus en question sont confrontés vaux mêmes risques (la même probabilité de subir un sinistre + la même distribution de probabilités des dommages en cas de sinistre) -VARIABLES ALÉATOIRES INDÉPENDANTES = la probabilité d'avoir un sinistre ne dépend pas du fait que tel ou tel autre assuré en ait un également. Considérons un ensemble d'individus ayant souscrit la même police d'assurance

sondage. Les méthodes d’établissement d’une base de sondage : - Echantillon aléatoire au premier degrés : toute personne appartenant à la population de la maison mère à une chance connue d’appartenir à l’échantillon. C’est à dire, une probabilité différente de 0. On procède par tirage au sort ou en utilisant une table des noms au hasard. - Echantillon aléatoire stratifié: ma population est répartie en strates mutuellement exclusives (cela peut être des classes d’âge) au sein desquelles

.......................................... 1.3.1 Modèle d’échantillonnage.................................................................. 1.3.2 Exemples fondamentaux ................................................................... Lois de probabilités classiques en statistique................................. Loi normale unidimensionnelle.................................................................. Loi du khi-deux ........................................................................

FICHE CONSEIL numéro 11 Notions de base en statistiques POURQUOI UTILISER LES PROBABILITES DANS UNE ETUDE MARKETING ? Par exemple, lors d’un test de produit, on obtient les résultats suivants : 55 % des personnes interrogées préfèrent le produit A et 45 % préfèrent le produit B. Le résultat est-il une conséquence du hasard ? Si l'on refait le test, obtient-on un résultat similaire ? A est-il préféré à B ? Les risques : 1. Risque α : Risque de croire vraie une différence qui n'existe pas 2. Risque

décision est dite « aléatoire » lorsque certaines variables ne sont pas totalement maîtrisées par l’entreprise mais sont connues en probabilité (entendons par là « pouvant être mathématiquement probabilisées »).  Lorsqu’une variable est connue en probabilité, il s’agit d’une variable aléatoire c’est-à-dire une variable dont on sait qu’il y a telle ou telle probabilité pour qu’elle prenne telle valeur. Prenons un exemple très simple : dois-je jouer pile ou face (pour un seul jet de pièces) ? Voici

cette taille. 1. Définitions La marge d’erreur acceptée : elle correspond à la fourchette de précision avec laquelle seront présentés les résultats. On l’appelle aussi l’intervalle de confiance. Le seuil de risque : elle correspond à la probabilité qu’a le résultat réel de bien se situer dans la fourchette annoncée. Il représente en fait le degré de fiabilité de l’échantillon. Des calculs ont été réalisés pour obtenir des valeurs de ce seuil de risque. Par tradition, on accepte un risque

au hasard une porte. Quelle est la probabilité qu’elle gagne la voiture ? 1 – ; 2 1 – ; 3 2 – ; 3 – On ne peut pas saovoir. 2. S’il y a quatre portes au lieu de trois et toujours une seule voiture à gagner, comment évolue la probabilité qu’a Alice de gagner la voiture ? – augmente ; – diminue ; – reste identique ; – on ne peut pas savoir. 26 Sujet 1 CORRIGÉ 1. Alice a une chance sur trois de choisir la bonne porte, donc la probabilité qu’elle gagne est 1 . 3 2