Sommaire
Les probabilités conditionnelles et la notion d’indépendance à travers un cours de maths en première à télécharger en PDF.
Nous aborderons les arbres pondérés et les événements indépendants et nous calculerons différentes probabilités à travers différents exemples issus de la vie courante et similaires à ceux de votre manuel scolaire.
Dans tout le chapitre, A et B désignent deux événements d’un univers et p une probabilité sur
.
I. Probabilité conditionnelle
Dans ce paragraphe, on considère que .
Exemple :
On donne ci-dessus la répartition des spectateurs sur une journée dans une salle
de cinéma selon les séances et le tarif.
On choisit un de ces spectateurs au hasard et on considère les événements :
• M : « La personne a assisté à la séance du matin ».
• D : » La personne a payé demi-tarif ».
La probabilité que la personne ait assisté à la séance du matin sachant qu’elle a payé demi-tarif est
car parmi les 117 personnes ayant payé demi-tarif, 91 sont venues le matin.
De même, , la probabilité que la personne ait payé demi-tarif, sachant qu’elle a assisté à la séance du matin est
.
Exemple :
On tire un objet au hasard dans le stock d’une usine constitué de claviers (événement C) et de souris
(événement S) en deux versions, familiale (événement F) et gamer (événement G).
30 % du stock est constitué de souris et, de plus, 40 % des souris sont des souris gamer.
Par ailleurs, 63 % du stock est constitué de claviers familiaux.
• D’après l’énoncé, et
donc
c’est-à-dire que la
probabilité que l’objet soit une souris gamer est O, 12.
• D’après l’énoncé et
.
La probabilité de tirer un objet familial au hasard sachant que c’est un clavier est donc
.
Remarques :
• Attention à ne pas confondre et
: la phrase » 40 % des souris sont des souris gamer » veut bien dire que, si l’on sait que l’objet est une souris, alors, il y a « 40 % de chance » qu’elle soit gamer, ce qui correspond bien à
.
• Le calcul de revient à utiliser la formule des « proportions de proportions » il y a 30 % de souris dont 40 % gamer donc la proportion de souris gamer est
soit 12 %.
II. Arbres pondérés
1. Arbres pondérés et probabilité conditionnelle
Dans l’arbre pondéré ci-dessous, les probabilités des événements
Remarque :
Cette propriété découle de manière immédiate de la propriété .
Exemple :
Dans un lycée, les élèves de terminale faisant la spécialité mathématiques, se répartissent ainsi :
• 65 % de filles, dont 24 % souhaitent faire PACES.
• 35 %de garçons, dont 17 % souhaitent faire PACES.
On tire au sort un de ces élèves et on considère les événements F : » L’élève est une fille » et
A : » L’élève souhaite faire PACES ».
On Peut représenter la situation par l’arbre pondéré ci-dessous.
La probabilité que l’élève tiré au sort soit une fille qui souhaite faire PACES est :
.
La probabilité que l’élève tiré au sort soit un garçon qui ne souhaite pas faire PACES est :
- ils sont disjoints deux deux, c’est-à-dire que
si
.
Remarque :
Un événement A et son événement contraire forment une partition de l’univers
.
tous les événements « reliés à un même noeud » forment une partition de l’univers.
Exemple :
Soit et
formant une partition de l’univers.
Dans l’arbre ci-dessous, les événements reliés à un même noeud
( et
d’une part et B et
d’autre part) forment des partitions de l’univers, c’est donc bien un arbre pondéré.
On peut y calculer par exemple :
2.Formule des probabilités totales
La probabilité de B est donnée par la formule
Démonstration :
• (en vert sur le graphique) et
(en bleu sur le graphique) sont disjoints puisque A et
sont disjoints et que
et
.
• D’autre part, .
On en déduit que puis, comme
et , que
.
Remarque :
Sur un arbre pondéré, on peut comprendre la formule des probabilités totales comme le fait que l’on additionne les probabilités et
associées aux « chemins » pour lesquels B est réalisé, représentés en rouge sur l’arbre ci-dessous.
Exemple :
On reprend l’exemple des élèves d’un lycée faisant la spécialité mathématiques (du paragraphe 2. a du cours) .
La probabilité qu’un élève souhaite faire PACES est :
Pour i entier entre 1 et m, la probabilité de
Exemple :
Pour l’arbre pondéré ci-dessous (on admet que et
d’une part et
et
d’autre part
forment deux partitions, on a
III. Notion d’indépendance
1.Indépendance de deux événements
Dans ce paragraphe A et B Sont tels que et
.
Remarques :
• Concrètement, cela veut dire que le fait que A soit réalisé n’a pas d’influence sur la probabilité de réalisation de B.
• De manière symétrique, on a alors également .
Exemple :
On donne la répartition des licenciés dans un club.
On tire au sort une personne de ce club pour une tombola et on considère
les événements A : « La personne est adulte. » et B : « La personne pratique le basket-ball. »
On constate que et
.
Ainsi, donc A et B sont indépendants.
Démonstration :
A et B Sont indépendants, si et seulement si, (car
) c’est-à-dire si et seulement si
.
Exemple :
Dans l’exemple précédent, on appelle G l’événement » La personne pratique la gymnastique ».
On a alors donc
d’une part.
D’autre part, . Ainsi,
donc A et G ne sont pas indépendants.
Exemple :
Dans le premier exemple du paragraphe, on a vu que A et B Sont indépendants.
Donc : « La personne est un enfant » et B : « La personne pratique le basket-ball » sont indépendants
également.
2.Succession de deux épreuves indépendantes
première soient indépendants des événements associés à la seconde, on dit que l’on réalise une
succession de deux épreuves indépendantes.
Remarques :
• Deux épreuves sont indépendantes si le résultat de l’une n’a pas d’influence sur le résultat de l’autre.
• L’indépendance fait partie de la modélisation et résulte de l’analyse du modèle physique. Par exemple, quand on réalise une succession de deux tirages avec remise, on considère qu’il y a indépendance car après le premier tirage puis la « remise » on revient » à la situation de départ ».
C’est une modélisation que l’on adoptera systématiquement, mais qui est néanmoins discutable.
pondérations sont les probabilités (non conditionnelles) des différents résultats pour chacune des
épreuves.
Exemple :
On place 1 boule verte, 1 boule rouge et 2 boules bleues dans une urne 1 et 3 boules oranges et 2 boules
jaunes dans une urne 2.
On tire une boule dans l’urne 1 puis une boule dans l’urne 2.
On admet que ces deux épreuves sont indépendantes, donc que les événements V, R et B : » La 1ère boule est verte, respectivement rouge, respectivement bleue « , sont indépendants des événements O et J :
« la 2ème boule est orange, resp. jaune ».
Ainsi,
On Peut donc représenter la situation par l’arbre ci-dessous.
Remarque :
Les « sous-arbres » correspondant à la deuxième épreuve sont toujours tous identiques.
entrée dont la première ligne contient les résultats de la première épreuve et la première colonne ceux de la seconde épreuve (ou inversement) et les cases intérieures les probabilités associées obtenues par produit.
Exemple :
Dans l’exemple précédent, on aussi représenter la situation par le tableau ci-dessous.
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