Remarques • On considère que le résultat ne change pas si l'intervalle I = [ a; b] est ouvert (par exemple I = [ a; b [) ou que l'une (ou les deux) des bornes est infinie ( I = [ a; + ∞[). • Pour une fonction de densité de probabilité sur I = [ a; b], pour tout réel c de I, P ( X = c) = 0. Il s'agit ici d'essayer de comprendre ce qu'il se passe: Sur le segment [0; 1], posons une bille de diamètre 1. Elle occupe toute la place. La probabilité de prendre une bille sur le segment est donc 1. Sur le même segment [0; 1], posons dix billes de diamètre 0, 1. Elles occupent toute la place (en longueur). La probabilité de prendre une bille sur le segment est donc 0, 1. posons un million de billes de diamètre 10 6. La segment est donc 0, 000 001, ce qui est très très petit. Si sur le segment [0; 1] nous plaçons n billes, la probabilité de tirer une de ces billes sur ce segment sera de. Cours loi de probabilité à densité terminale s youtube. Si l'on place une des n billes en chacun des nombres (il y en a une infinité) du segment, alors avec. On peut ainsi comprendre pourquoi la probabilité d' obtenir un nombre particulier est nulle ( P ( X = c) = 0).
Ce que tu dois savoir sur cette fonction c'est son f, c'est-à-dire sa densité de probabilité. Si X est une loi uniforme sur l'intervalle [a;b], alors pour tout x appartenant à [a;b]: Et f(x) vaut 0 en dehors de l'intervalle [a;b] Comme tu le vois ce n'est pas trop dur^^ Pour l'espérance on va faire le petit calcul: soit f la densité d'une loi uniforme sur un intervalle [a;b] ATTENTION! f ne vaut 1/(b-a) que sur l'intervalle [a;b], il faut donc découper notre intégrale en trois intégrales grâce au théorème de Chasles: car f(x) = 0 en dehors de l'intervalle [a;b]mais vaut 1/(b-a) sur l'intervalle [a;b] car 1/(b-a) est une constante Et donc voilà la formule que l'on souhaitait: Si X suit une loi uniforme sur l'intervalle [a;b]: Au-delà de la formule que tu dois savoir, c'est surtout le début du calcul qui est important et le principe: quand tu remplaces f, il faut faire très attention à ce que vaut f!!! Les lois à densité - TS - Cours Mathématiques - Kartable. Car très souvent f ne vaut pas la même chose suivant l'intervalle sur lequel on est, ici f valait 1/(b-a) sur l'intervalle [a;b] mais 0 en dehors de cet intervalle.
$P(X>1)=\dfrac{(1, 5+1)\times 0, 5}{2}=0, 625$
La fonction de densité n'est définie que sur l'intervalle $[0;2, 5]$. Par conséquent $P(X\pg 2, 5)=0$. [collapse]
Exercice 2
$X$ suit une loi de probabilité à densité sur l'intervalle $[3;7]$. On a $P(X<4)=0, 1$ et $P(X>6)=0, 3$. Calculer:
$P(4
Il fallait donc séparer l'intégrale avec le théorème de Chasles pour avoir plusieurs intervalles, et seulement à ce moment-là on peut remplacer f. Loi exponentielle Pour la loi exponentielle, il faut également savoir que vaut la densité f. Introduction aux lois de probabilité continues ou à densité - Cours, exercices et vidéos maths. Pour la loi uniforme, on a vu que si on connait a et b, on connait tout. Pour la loi exponentielle, cela dépend d'un paramètre que l'on note λ (prononcer landa). On dit alors qu'une variable X suit une loi exponentielle de paramètre λ. A ce moment là, on a: On a donc: Cette intégrale se calcule facilement, les détails sont donnés dans la vidéo après mais ça donne: Finalement: Si on a mis tous les calculs et pas seulement le résultat, c'est pour que tu comprennes d'où ça vient, et surtout pour que tu comprennes la ligne suivante: Généralement dans les exercices ils te rappellent les formules et tu n'as plus qu'à les appliquer, mais retiens quand même la méthode car parfois ils demandent de redémontrer tout cela^^ Une petite remarque toutefois: Pour calculer P(X ≥ t), il faut passer par le complémentaire!
V La loi normale générale Loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right) Une variable aléatoire X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right) ( \mu \in \mathbb{R}, \sigma \in \mathbb{R}^{+*}) si et seulement si la variable aléatoire \dfrac{X-\mu}{\sigma} suit la loi normale centrée réduite. Espérance d'une loi normale Si X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right), son espérance est alors égale à: E\left(X\right) = \mu Variance d'une loi normale Si X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right), sa variance est alors égale à: V\left(X\right) = \sigma^2 et son écart-type est donc égal à \sigma. On observe que plus \sigma augmente, plus la courbe de la densité de la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right) est "aplatie". De plus, cette courbe est centrée sur la moyenne, c'est-à-dire symétrique par rapport à la droite d'équation x=\mu. Si \mu=0 et \sigma=1, on retrouve la courbe de Gauss normalisée, soit la loi normale centrée réduite. Cours loi de probabilité à densité terminale s mode. Si X suit la loi normale \mathcal{N}\left(\mu;\sigma^2\right), on a les valeurs remarquables suivantes: p\left(\mu - \sigma \leq X \leq\mu + \sigma\right) \approx 0{, }683 p\left(\mu - 2\sigma \leq X \leq \mu + 2\sigma\right) \approx 0{, }954 p\left(\mu - 3\sigma \leq X \leq \mu + 3\sigma\right) \approx 0{, }997 N'ayant pas de primitive de la fonction de densité correspondant à une variable aléatoire suivant une loi N\left(\mu;\sigma^2\right), on a besoin de la calculatrice pour déterminer des probabilités d'événements.
I - Variable aléatoire continue Une variable aléatoire pouvant prendre toute valeur d'un intervalle I de ℝ est dite continue. 1 - Fonction de densité Soit I un intervalle de ℝ. On appelle fonction de densité de probabilité sur I toute fonction f définie, continue et positive sur I telle que l'intégrale de f sur I soit égale à 1. exemple Soit f la fonction définie pour tout réel t de l'intervalle 0 1, 5 par f t = 64 t 3 27 - 64 t 2 9 + 16 t 3. Vérifions que la fonction f est une fonction de densité de probabilité sur 0 1, 5. La fonction f est dérivable sur 0 1, 5 donc f est continue. Cours loi de probabilité à densité terminale s maths. Pour tout réel t, 64 t 3 27 - 64 t 2 9 + 16 t 3 = 16 t 4 t 2 - 12 t + 9 27 = 16 t 2 t - 3 2 27 Par conséquent, sur l'intervalle 0 1, 5, la fonction f est positive. Une primitive de la fonction f est la fonction F définie sur sur 0 1, 5 par F t = 16 t 4 27 - 64 t 3 27 + 8 t 2 3 d'où ∫ 0 1, 5 f t d t = F 1, 5 - F 0 = 1 Ainsi, f est une fonction de densité de probabilité sur 0 1, 5.
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