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• On dit qu'une expérience est aléatoire si ses issues possibles ne sont dues qu'au hasard. Exemples - Lorsqu'on lance une pièce de monnaie bien équilibrée, on ne peut pas savoir par avance la face qui va apparaître. - Lorsque l'on lance un dé à 6 faces bien équilibré, on ne peut pas prédire le numéro qui va apparaitre. • Dans une expérience aléatoire, on appelle univers l'ensemble de toutes les issues possibles. On le note souvent. Exemple: Lorsque l'on lance une pièce de monnaie, l'univers est constitué des deux issues Pile et Face et on note: = {Pile;Face}. Probabilités - Seconde - Cours. • Un évènement est constitué par une partie des issues possibles d'une expérience aléatoire. Exemple: Lorsque l'on lance un dé à 6 faces on peut s'intéresser à l'évènement: « obtenir un nombre pair ». Cet évènement est réalisé si après le lancer du dé on obtient une des faces 2 ou 4 ou 6.
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Exemple: Dans un lancé de dé, on appelle $A$ l'événement "Obtenir $1$, $2$ ou $3$" et $B$ l'événement "Obtenir $3$ ou $5$". L'événement $A \cup B$ est "Obtenir $1$, $2$, $3$ ou $5$". Définition 7: L'événement "$A$ et $B$", noté $A \cap B$ et se lit "$A$ inter $B$", contient les issues communes à $A$ et $B$. L'événement $A \cap B$ est "Obtenir $3$". Définition 8: Les événements $A$ et $B$ sont dits disjoints ou incompatibles si l'événement $A \cap B$ est impossible. Cours probabilité seconde et. Exemple: Dans un lancé de dé, les événements "Obtenir $1$ ou $2$" et "Obtenir $4$ ou $5$" sont incompatibles. Remarques: Lorsque deux événements $A$ et $B$ sont disjoints on note $A \cap B = \varnothing$ où $\varnothing$ signifie "ensemble vide". Pour tout événement $A$, $A$ et $\overline{A}$ sont disjoints. III Probabilité d'un événement Propriété 1: Lorsqu'on répète un grand nombre de fois une expérience aléatoire dont l'univers est $\Omega = \lbrace{e_1;e_2;\ldots;e_n\rbrace}$ la fréquence d'apparition $f_i$ de l'issue $e_i$ se stabilise autour d'un nombre $p_i$ appelé probabilité de l'issue $e_i$.
Par exemple, I 1 -I 1 -I 3 est une combinaison et I 1 -I 2 -I 1 en est une autre. Pour calculer des probabilités dans ce cas, il est recommandé, dans la mesure du possible (pas trop d'épreuves), de faire un dessin appelé " arbre de probabilité ". Si l'expérience possède deux issues et se produit deux fois de suite, l'arbre sera comme ceci: Le nombre d'issues totales est le nombre de branches, ici 4. Souvent, on ne s'intéresse pas aux chances de réalisation d'une seule issue, mais à celles d'un ensemble de plusieurs issues. Un ensemble de plusieurs issues s'appelle un événement. 2nd - Cours - Probabilités. Exemple On lance un dé à 6 faces et on s'intéresse aux chances d'obtenir un nombre strictement plus petit que 3. Cette possibilité contient 2 issues: "obtenir 1" et "obtenir 2". Pour écrire des événements sans avoir à écrire des longues phrases qui commencent par "obtenir... ", on utilise le langage et les notations sur les ensembles. La probabilité d'un événement est la somme des probabilités des issues qui le compose.
On appelle expérience aléatoire une expérience dont le résultat n'est pas prévisible de façon certaine. Le lancer d'un dé équilibré à 6 faces constitue une expérience aléatoire: il existe 6 résultats possibles, dont aucun n'est prévisible de façon certaine. Issue d'une expérience aléatoire On appelle issue d'une expérience aléatoire tout résultat possible de l'expérience. On appelle univers d'une expérience aléatoire, noté \Omega ("omega"), l'ensemble des issues possibles de l'expérience. L'expérience aléatoire consiste à lancer un dé à 6 faces, l'univers est: \Omega = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\} Un événement A est une partie de \Omega. Cours probabilité seconde dans. Si on lance un dé à six faces, l'ensemble \left\{ 2{, }4{, }6 \right\} est un événement. Il correspond à l'événement "obtenir un nombre pair". Soit \Omega l'univers d'une expérience aléatoire. On appelle événement élémentaire tout événement ne comportant qu'une seule issue, c'est-à-dire les événements \left\{ \omega_{1} \right\}, \left\{ \omega_{2} \right\},..., \left\{ \omega_{n} \right\} si les éléments \omega_{1}, \omega_{2},..., \omega_{n} sont les issues de l'univers \Omega.
On est donc dans une situation d'équiprobabilité. Probabilité d'un événement En situation d'équiprobabilité, la probabilité d'un événement A est égale à: p\left(A\right) =\dfrac{\text{Nombre d'éléments de} A}{\text{Nombre d'éléments de} \Omega} On lance un dé équilibré à 6 faces une fois. On appelle A l'événement: "obtenir un multiple de 3". Sachant que \Omega = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}, on en déduit que les seuls multiples de 3 possibles sont les faces 3 et 6. L'événement A est donc constitué de deux événements élémentaires. De plus, le dé étant équilibré, la situation est équiprobable. Le dé comportant six faces, chaque face a 1 chance sur 6 de sortir. On en conclut finalement: p\left(A\right) =\dfrac{2}{6}=\dfrac{1}{3} Dans une situation d'équiprobabilité, la fréquence d'un caractère dans une population est la probabilité de l'observer lors d'un tirage. Dans un lycée on sait qu'il y a 68% d'élèves qui ont les yeux marrons. Cours probabilité seconde pdf. Si on choisit un élève au hasard dans ce lycée, la probabilité d'obtenir un élève aux yeux marrons est égale à la fréquence d'apparition de ce caractère dans la population, soit 0, 68.
Cours de seconde Les probabilités sont l'étude des phénomènes (appelés expériences aléatoires) pour lesquels la réalisation de différentes possibilités (appelées issues ou événements élémentaires) relève du hasard. Les probabilités associent un nombre à chaque issue afin de pouvoir comparer leurs chances de se produire et de réaliser des calculs pour prendre des bonnes décisions avant la réalisation du phénomène. Cela permet d'optimiser des coûts dans une entreprise, de calculer des chances de gain ou de perte dans des jeux d'argent ou encore de calculer des probabilités de pluie à 10 minutes pour décider d'interrompre ou non un match à Roland-Garros. Nous avons déjà vu quelques notions sur les probabilités en troisième. Dans ce cours, nous allons apprendre à calculer la probabilité d'une issue dans des cas simples et dans le cas où une même expérience est répétée plusieurs fois. Puis nous apprendrons à calculer la probabilité d'un événement, nous verrons les unions et intersections d'événements et nous apprendrons à calculer la probabilité d'une union de deux événements.