Proba

ue l’on peut faire avec deux éléments choisis parmi trois éléments a, b, c est : 32 = 9 Ces 9 arrangements sont : (a,a), (a,b), (b,a), (a,c), (c,a), (b,b), (b,c), (c,b) et (c,c). 1.3. COMBINAISONS Une combinaison de p éléments choisis parmi n éléments est une disposition non ordonnée de p de ces n éléments. On distingue les combinaisons avec répétitions et les combinaisons sans répétitions. 1.3.1. Combinaisons sans répétitions C’est le nombre de combinaisons que l’on peut faire avec p éléments choisis parmi n éléments, chacun d’eux ne peut figurer qu’une seule fois dans la même combinaison. Le nombre de combinaisons sans répétitions est : n! p Cn  p!  (n  p)! Exemple : Le nombre de combinaisons sans répétitions que l’on peut faire avec deux éléments choisis parmi trois éléments a, b, c est : 3! 2 3 C3  2!  1! Ces 3 combinaisons sont : (a,b), (a,c), et (b,c). 1.3.2. Combinaisons avec répétitions C’est le nombre de combinaisons que l’on peut faire avec p éléments choisis parmi n éléments, chacun d’eux peut figurer plusieurs fois dans la même combinaison. Le nombre de combinaisons avec répétitions est : (n  p  1)! p p K n  C n  p 1  p!  (n  1)! Exemple : Le nombre de combinaisons avec répétitions que l’on peut faire avec deux éléments choisis parmi trois éléments a, b, c est :

K 3  C3 21  C4  2!  2!  6

Ces 6 combinaisons sont : (a,a), (a, b), (a,c), (b,b), (b,c), et (c,c).

2

2

2

2

4!

STATISTIQUES II

CHAPITRE 2 : PROBABILITES 2.1. DEFINITIONS. 2.1.1. Expérience et événement aléatoires. La définition de la probabilité est liée aux notions d’expériences et d’événements aléatoires. Une expérience est dite aléatoire lorsqu’on ne peut en prévoir exactement le résultat, du fait que tous les facteurs qui déterminent ce résultat ne sont pas maîtrisés. Un événement aléatoire est un événement qui peut se réaliser ou ne pas se réaliser au cours d’une expérience aléatoire. Exemples : - Le jet d’un dé numéroté de 1 à 6 est une expérience aléatoire car le résultat du jet est imprévisible. L’événement avoir une face paire du dé est un événement aléatoire car le résultat du jet peut être impair comme il peut être pair. - Le choix d’une personne dans un groupe d’individus contenant des hommes et des femmes est une expérience aléatoire car le résultat du choix est imprévisible. L’événement choisir une femme est un événement aléatoire car la personne choisie peut être une femme comme elle peut être un homme. 2.1.2. Définition classique de la probabilité. Si au cours d’une expérience aléatoire on peut dénombrer tous les événements possibles, et si pour chaque événement on peut déterminer le nombre de cas favorables à la réalisation d’un événement aléatoire quelconque A, on définit classiquement la probabilité de l’événement A comme étant le rapport du nombre de cas favorables au nombre de cas possibles.

p(A ) 

Nombre de cas favorables Nombre de cas possibles

Cette définition montre que la probabilité est toujours comprise entre 0 et 1. 0p1 La probabilité de tout événement qui doit nécessairement se réaliser au cours d’une expérience aléatoire est égale à 1, il s’agit d’un événement certain. P(événement certain) = 1 La probabilité de tout événement qui ne peut pas se réaliser au cours d’une expérience aléatoire est nulle, il s’agit d’un événement impossible. P(événement impossible) = 0 Exemple : Dans une urne contenant 20 boules blanches, 15 boules noires, 15 boules rouges et 10 boules vertes on choisit de façon aléatoire une boule.

3

STATISTIQUES II

Le tirage de la boule est une expérience aléatoire car le résultat du tirage est imprévisible. L’événement choisir une boule blanche est un événement aléatoire car la boule tirée peut être blanche comme elle peut être d’une autre couleur. Le nombre de boules pouvant être choisies est 60 car l’urne contient au total 60 boules. Le nombre de boules favorables à l’événement « boule blanche » est 20 car l’urne contient 20 boules blanches. La probabilité de tirer une boule blanche est donc :

p 20  0,33 60

2.2. NOTION D’EXCLUSIVITE. 2.2.1. Evénements exclusifs. Deux événements aléatoires d’une même expérience aléatoire sont dits exclusifs ou incompatibles s’ils ne peuvent pas se réaliser simultanément. Si deux événements aléatoires A et B sont exclusifs alors : p(A ou B) = p(A) + p(B) et p(A et B) = 0

Si deux événements aléatoires A et B ne sont pas exclusifs alors : p(A ou B) = p(A) + p(B) – p(A et B) 2.2.2. Événements mutuellement exclusifs. Plusieurs événements aléatoires associés à une même expérience aléatoire sont dits mutuellement exclusifs ou mutuellement incompatibles s’ils sont exclusifs deux à deux. Si k événements A1, A2, …, Ak sont mutuellement exclusifs alors : p(A1 ou A2 ou … ou Ak) = p(A1) + p(A2) + … + p(Ak) Si trois événements aléatoires A, B, et C ne sont pas mutuellement exclusifs alors : p(A ou B ou C) = p(A) + p(B) + p(C) – p(A et B) – p(A et C) – p(B et C) + p(A et B et C) 2.2.3. Evénements complémentaires. Plusieurs événements aléatoires associés à une même expérience aléatoire sont dits totalement exclusifs ou complémentaires s’ils sont exclusifs deux à deux et si l’un d’eux doit nécessairement se réaliser. Si k événements A1, A2, …, Ak sont complémentaires alors : p(A1 ou A2 ou … ou Ak) = p(A1) + p(A2) + … + p(Ak) = 1

Exemple :

4

STATISTIQUES II

Dans un jeu de cartes contenant 13 cartes de cœur, 13 cartes carreau, 13 cartes pique et 13 cartes trèfles on choisie de façon aléatoire une carte. Les 13 cartes de chaque couleur sont les cartes As, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, valet, dame, roi. Soient les événements :       A : tirer une carte cœur B : tirer une carte carreau C : tirer une carte pique D : tirer une carte trèfle E : tirer une carte As F : tirer une carte dame

13 1  52 4 13 1 p(B) =  52 4 13 1 p(C) =  52 4 13 1 p(D) =  52 4 4 1 p(E) =  52 13 4 1 p(F) =  52 13

p(A) =

* Probabilité de tirer une carte cœur ou carreau : Les événements A et B sont exclusifs : p(A ou B) = p(A) + p(B) = * Probabilité de tirer une carte cœur ou As : Les événements A et E ne sont pas exclusifs car on peut avoir A et E simultanément c’est le cas où on tire une carte As de cœur. 1 p(As de cœur) = p(A et E) = 52 1 1 1 16 4 p(A ou E) = p(A) + p(E) – p(A et E) =     4 13 52 52 13 * Probabilité de tirer une carte cœur ou carreau ou pique : les événements A, B, et C sont mutuellement exclusifs : p(A ou B ou C) = p(A) + p(B) + p(C) = * Probabilité de tirer une carte cœur ou carreau ou dame : les événements A, B, et F ne sont pas mutuellement exclusifs : p(A ou B ou F) = p(A) + p(B) + p(F) – p(A et B) – p(A et F) – p(B et F) + p(A et B et F) p(A ou B ou F) =

1 1 1 1 1 28 7   0  0  4 4 13 52 52 52 13

5

1 1 1   4 4 2

1 1 1 3    4 4 4 4

STATISTIQUES II

2.3. NOTION D’INDEPENDANCE. 2.3.1. Probabilité conditionnelle. Considérons le cas de plusieurs expériences aléatoires simultanées ou successives. Soient deux événements aléatoires A et B non nécessairement exclusifs. La probabilité conditionnelle de l’événement A sous la condition B, est la probabilité de réalisation de l’événement A, lors d’une expérience, sachant que l’événement B est déjà réalisé, lors d’une expérience simultanée ou antérieure. Elle est désignée par :

p(A / B) 

p(A et B) p(B)

Soient deux événements aléatoires A et B non nécessairement exclusifs. La probabilité conditionnelle de l’événement B sous la condition A, est la probabilité de réalisation de l’événement B, lors d’une expérience, sachant que l’événement A est déjà réalisé, lors d’une expérience simultanée ou antérieure. Elle est désignée par :

p(A et B) p( A) Cette définition conduit à la formule de probabilité composée : p(B / A) 

P(A et B) = p(A)  p(B/A) = p(B)  p(A/B) On peut généraliser cette formule à plusieurs événements. Ainsi pour trois événements A, B, et C : P(A et B et C) = p(A)  p(B/A)  p(C/A et B) Exemple : Dans une urne contenant 20 boules blanches, 15 boules noires, 15 boules rouges et 10 boules vertes on choisie de façon aléatoire deux boules successives. Quelle est la probabilité que les deux boules tirées soient blanches ? Soient A l’événement « première boule tirée est blanche » et B l’événement « deuxième