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Questions and Answers
Quelle est la probabilité d'obtenir au moins un 'pile' lors des n premiers lancers d'une pièce ?
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Quelle caractéristique des épreuves dans cette expérience est essentielle pour appliquer la loi binomiale ?
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Dans l'expérience de lancer d'une pièce, si p = 0,3, quelle est la probabilité de ne pas obtenir 'pile' après 5 lancers ?
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Quelle formule représente la probabilité que toutes les n épreuves donnent 'face' ?
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Si la probabilité de succès est p = 0,8 pour un lancer, quel événement est représenté par A ?
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Quelle loi décrit une variable aléatoire qui ne prend que deux valeurs, 0 et 1?
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Quelle est la notation pour une variable aléatoire qui suit une loi de Bernoulli avec un paramètre p?
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Quel est le symbole pour la fonction indicatrice d'un événement A avec probabilité p?
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Quelles valeurs possibles une variable aléatoire suivant une loi binomiale peut prendre?
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Comment est notée une variable aléatoire suivant une loi binomiale de paramètres n et p?
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Dans une loi binomiale, que représente le paramètre p?
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Dans quel cas la variable aléatoire Sn suit-elle une loi binomiale B(n, p)?
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Quelle formule représente la probabilité qu'une variable aléatoire suivant une loi binomiale prenne la valeur k?
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Quelle affirmation sur une variable aléatoire entière est correcte ?
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Que représente l'événement Ax pour une valeur x dans E ?
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Comment calcule-t-on la probabilité P(X ∈ F) pour un événement F ⊆ E ?
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Quelle est la probabilité pS(7) lorsqu'on jette deux dés ?
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Quelles valeurs peut prendre la variable aléatoire S dans l'exemple des dés ?
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Quelle condition doit être vraie pour que deux variables aléatoires soient considérées comme égales ?
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Quel type de variable aléatoire est une variable qui prend un nombre fini de valeurs ?
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Comment s'exprime la condition d'indépendance entre n variables aléatoires ?
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À quoi correspond pX(x) dans le contexte des variables aléatoires ?
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Quelle loi de probabilité est spécifiquement mentionnée comme ayant un lien avec la loi binomiale ?
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Dans quel cas une variable aléatoire est-elle considérée comme à valeur discrète ?
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Pour une variable aléatoire qui suit une loi uniforme sur un ensemble {x1, ..., xn}, quelle est la probabilité pour chaque valeur ?
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Quelle est la valeur de P(X ≠ Y) si P(X = Y) = 1/6 ?
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Quelle définition convient à une variable aléatoire mutuellement indépendante ?
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Quelle loi n'est pas considérée comme une loi de probabilité usuelle dans le contexte donné ?
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Quelle affirmation est correcte concernant la loi d'une variable aléatoire ?
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Quelle est la probabilité d'obtenir exactement k piles parmi les n premiers lancers?
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Que signifie l'indépendance mutuelle des événements Ri dans le contexte de l'expérience?
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Pourquoi la probabilité de l'événement C, 'toujours pile', est-elle considérée nulle?
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Comment est calculée la probabilité pour une variable aléatoire sur un espace de probabilité fini?
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Quelle est la condition nécessaire pour que les événements hiérarchiques soient disjoints?
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Quel est le cardinal de l'ensemble des choix possibles pour obtenir k piles parmi n lancers?
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Comment se définit une variable aléatoire dans le cadre d'une application sur un espace de probabilité?
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En faisant tendre n vers l'infini pour P(C), quelle conclusion peut-on tirer?
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Quelle est la probabilité de l'événement S ≤ 5 dans l'exemple donné ?
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Quelle est la définition d'une variable aléatoire X dans ce contexte ?
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Quel est le symbole utilisé pour représenter la loi de la variable aléatoire X ?
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Comment peut-on noter la loi de la variable aléatoire X de manière alternative ?
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Qu'est-ce qui est vrai concernant deux variables aléatoires définies sur le même espace probabilisé ?
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Dans l'exemple des dés, quelle est la probabilité de chaque issue pour les variables X et Y ?
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Pourquoi X et Y ne sont-ils pas identiques dans le cas des deux dés ?
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Quelle est la formule pour calculer PX(B) ?
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Study Notes
Introduction aux Probabilités - Séance 5
- Indépendance: Concepts related to independent events and random variables are discussed.
- Variables aléatoires: Defined as applications defined on a sample space.
- Lois discrètes usuelles: Common discrete probability distributions are introduced.
- Loi binomiale et indépendance: Discusses a sequence of independent trials (like coin tosses). Shows how to calculate the probability of observing at least one head in a series of coin flips.
- Explications: Detailing calculations involving sequences of coin flips, showing how independence is used to find probabilities.
- Expérience plus générale: Calculating the probability of exactly k heads in n coin flips. This involves subsets and complements.
- Pile toujours: Discusses the probability of 'always heads' in an infinitely long series of coin flips demonstrating that an event can't have zero probability, yet can still have a null probability.
-
Définition (Variable aléatoire): Clarifies the definition of a variable that can take values from a set (like
N
orZ
). - Exemple de variable aléatoire entière: Examples of how random variables can take integer values (like the number of heads in a series of coin tosses or the total of two dice).
- Loi de probabilité d'une variable aléatoire: Describes how to find probabilities for certain events related to the random variable using the probability distribution.
- Exemple: Demonstrates calculating probabilities for a random variable (sum of two dice) without listing individual results, only providing the probability distribution.
- Attention! (Deux variables aléatoires): Emphasizes that two random variables with the same distribution may not be the same variable.
- Egalité de v. a.: Explains that to be equal, random variables must have the same value for every possible outcome.
- Indépendance de variables aléatoires: Discusses the definition of independence between random variables, showing mathematically how to determine if random variables are independent
- Lois de variables aléatoires usuelles: Describes common types of discrete random variables: Uniform, Bernoulli, Binomial, Geometric, Poisson, and the connection between binomial and Poisson distributions.
- Loi uniforme: Defines a uniform distribution where each value in a finite set has the same probability of occurring. Provides an example with rolling a fair die.
-
Lois de Bernoulli: Describes a Bernoulli random variable which models an event (success or failure) with a given probability (parameter
p
). - Loi de Bernoulli comme fonction indicatrice: Illustrates how a function can represent an event and how it relates to a Bernoulli distribution.
- Lois binomiales: Defines a binomial distribution used to count successes in a fixed number of independent trials where each trial has the same probability of success.
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Description
Cette séance aborde les concepts d'indépendance des événements et des variables aléatoires. Elle introduit également les distributions de probabilité discrètes courantes comme la loi binomiale, ainsi que des calculs de probabilités liés aux séries de lancers de pièces. L'expérience générale de calculer la probabilité d'obtenir exactement k faces parmi n lancers est également discutée.