Lois de probabilité
Analyse combinatoire
| Les Permutations : c'est la disposition ordonnée de
n éléments parmi n |
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Pn=n!
Exemple :
Nombre de possibilités de placer 4 personnes sur un canapé
disposant de 4 places?
P=4*3*2*1=24
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| Les Arrangements : c'est la disposition ordonnée de
p éléments parmi n |
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nAp=n!/(n-p)! Fonction nPr dans la calculatrice
Exemple :
Nombre de possibilités d'affecter 7 personnes à 3 postes?
P=7*6*5=210
nPr(7,3)=210
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| Les Combinaisons : c'est la disposition non ordonnée
de p éléments parmi n |
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nCp=n!/(p!(n-p)!) Fonction nCr dans la calculatrice
Exemple :
Nombre de possibilités de former une main de 13 cartes dans un
jeu de 52?
P=32!/(8!24!)
nCr(32,8)=10518300
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Concepts de base
| Evènements indépendants (càd incompatibles) |
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P(AÈB)=P(A)+P(B)
P(AÇB)B)=Ø
P(A/B)=P(A)
Exemple 1 :
Probabilité de tirer un trèfle ou un roi de coeur dans un
jeu de 32 cartes?
P(RÈT)=8/32+1/32=9/32
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| Evènements dépendants (càd compatibles) |
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P(AÈB)=P(A)+P(B)-P(AÇB)B)
P(AÇB)B)=P(A)*P(B)
P(A/B)=P(AÇB)B)/P(B)
Exemple 1 :
Probabilité de tirer un roi ou un trèfle dans un jeu de
52 cartes?
P(RÈT)=4/52+13/52-1/52
=4/13
Exemple 2 :
Probabilité de tirer un roi sachant qu'il s'agit d'un trèfle
dans un jeu de 52 cartes?
P(R/T)=(1/52)/(13/52)
Exemple 3 :
Une urne contient 6 boules R, 12 J et 8 V. On tire 2 boules sans remise.
Quelle est la probabilité de tirer 1 J puis 1 R
P(JÇB)R)=P(J)*P(R/J)=12/26*6/25
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Théorème de BAYESCe théorème permet de modifier les probabilités initiales
attribuées à différents évènements en fonction
d'une information nouvelle
P(A/B) = [P(A)*P(B/A)]/P(B)
Binôme de NEWTON Le triangle de Pascal indique les coefficients des développements du
binôme de Newton
(a+b)^n = å(0,n) a^(n-p)*b^p
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