Cours De Probabilité Première
1 ère, Première ⋅ Spé cialité Maths Probabilités Probabilités et tableaux Probabilités et tableaux
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• Afin d'éviter une erreur de précision dans le résultat, il est préférable de calculer cos -1 (2÷3) en une seule étape sur la calculatrice plutôt que de calculer le cos -1 d'un arrondi de 2÷3. Sur le même thème • Le théorème de Pythagore. Pour calculer des longueurs dans un triangle rectangle. • Trigonométrie 3ème. Les formules du sinus et de la tangente. • Trigonométrie 2nde. Le cercle trigonométrique. Valeurs particulières du sinus et du cosinus. • Trigonométrie 1ère. Angles en radians, relations trigonométriques, représentation graphique des fonctions sinus et cosinus.
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Echantillonnage – Première – Exercices corrigés Exercices à imprimer pour la première S sur l' échantillonnage – Probabilité Exercice 01: Devoir de mathématiques 1. Un professeur de mathématiques a calculé que la proportion d'élèves ayant la moyenne à un devoir passé en début d'année dans la classe de 1er S est de 46%. Sa classe de 1er S compte 35 élèves. a. En utilisant: – le plus petit a tel que P(X ≤ a) > 0. 025 est a = 10, – le plus… Modélisation d'une expérience aléatoire – Première – Exercices corrigés Exercices à imprimer pour la première S – Modélisation d'une expérience aléatoire – Probabilité Exercice 01: Le tableau suivant donne la répartition d'une classe 1reS de 30 élèves. On dispose de la liste alphabétique de ces élèves, chacun d'eux étant repéré par un nombre de 1 à 30. Pour interroger un élève au hasard, le professeur de mathématiques un chapeau dans lequel il a placé 30 jetons portant les numéros de 1 à suppose ces jetons indiscernables au… Répétition d'expériences identiques et indépendantes – Première – Exercices Exercices corrigés à imprimer pour la première S – probabilité Répétition d'expériences identiques et indépendantes Exercice 01: Une urne contient 6 boules blanches, 3 boules noires et 1 boule rouge, indiscernables au toucher On tire successivement, et avec remise, deux boules de l'urne.
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On dit que ces expériences sont indépendantes. Les issues d'une répétition sont des listes de résultats. L'arbre pondéré: il permet de modéliser la répétition d'expériences identiques… Variable aléatoire – Première – Cours Cours de 1ère S sur la variable aléatoire Définitions Soit E un ensemble sur lequel est définie une loi de probabilité. Lorsqu'on associe à chaque issue de E un nombre réel, on dit que l'on définit une variable aléatoire X sur l'ensemble E. L'ensemble de ces réels, noté E', est l'ensemble des valeurs prises par X. Loi de probabilité d'une variable aléatoire La variable aléatoire X permet de transporter dans E' la loi de probabilité définie sur E. Soit, les…
Le cosinus
Les probabilités - Maths première
La variable aléatoire X égale au nombre d'individus présentant ce… Modélisation d'une expérience aléatoire – Première – Cours Cours de 1ère S sur la modélisation d'une expérience aléatoire Expérience aléatoire Une expérience aléatoire est une expérience ayant plusieurs issues et dont le résultat est imprévisible. Une issue (ou résultat possible) est appelée éventualité. Soit l'ensemble des n éventualités d'une expérience aléatoire. Définir une loi de probabilité P sur E, c'est associer à chaque éventualité de E un nombre réel compris entre 0 et 1, avec la condition. D'après la loi des grands nombres, le nombre correspond à la… Répétition d'expériences identiques et indépendantes – Première – Cours Cours de 1ère S sur la répétition d'expériences identiques et indépendantes Répétition d'expériences identiques et indépendantes Définitions: On considère une expérience aléatoire à deux ou trois issues. On répète plusieurs fois de suite cette expérience dans les mêmes conditions de sorte que le résultat d'une expérience n'influe pas sur le résultat des autres expériences.
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Méthode 1. a. On réalise l'arbre qui représente bien toutes les issues possibles de l'expérience aléatoire. b. On complète les branches avec les probabilités données par l'énoncé. c. On calcule les autres probabilités en se rappelant que la somme des probabilités des branches issues d'un même noeud est égale à 2. On calcule la probabilité de l'intersection en utilisant la formule du cours ou en se rappelant que la probabilité de l'événement à l'extrémité d'un chemin est égale au produit des probabilités des branches composant ce chemin.
Exemple 1 Donner l'ensemble de définition de la fonction f: x ↦ x + 2 x − 3 f: x \mapsto \frac{x+2}{x - 3} f f est définie si et seulement si le dénominateur est différent de 0. ( Attention: le numérateur, lui, peut très bien être nul, cela ne pose pas de problème! ) Or x − 3 ≠ 0 x - 3 \neq 0 si et seulement si x ≠ 3 x\neq 3 Donc f f est définie pour toutes les valeurs de x x différentes de 3. On écrit D f = R \ { 3} D_{f} = \mathbb{R}\backslash\left\{3\right\} ou encore D f =] − ∞; 3 [ ∪] 3; + ∞ [ D_{f}=\left] - \infty; 3\right[ \cup \left]3; +\infty \right[ Exemple 2 Donner l'ensemble de définition de la fonction f: x ↦ x − 1 f: x \mapsto \sqrt{x - 1} f f est définie si et seulement si l'expression située sous le radical est positive ou nulle. C'est à dire, ici, si et seulement si x − 1 ⩾ 0 x - 1\geqslant 0 donc x ⩾ 1 x\geqslant 1. L'ensemble de définition est donc D f = [ 1; + ∞ [ D_{f}=\left[1; +\infty \right[ L'intervalle est fermé en 1 1 car x x peut prendre la valeur 1 1. Exemple 3 Donner l'ensemble de définition de la fonction f: x ↦ x + 3 3 x − 2 f: x \mapsto \frac{x+3}{\sqrt{3x - 2}} On est ici dans le troisième cas avec un radical au dénominateur.
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