📘 Fiche de cours
L'essentiel du cours
- Espace probabilisé : Un triplet $(\Omega, \mathcal{P}(\Omega), P)$ où $\Omega$ est l'univers, $\mathcal{P}(\Omega)$ l'ensemble des événements et $P$ une mesure de probabilité.
- Variable aléatoire (V.A) : Application $X: \Omega \to \mathbb{R}$.
- Espérance : $E(X) = \sum_{i=1}^n x_i P(X=x_i)$.
- Variance : $V(X) = E(X^2) - (E(X))^2$.
- Loi Binomiale : $X \sim \mathcal{B}(n, p) \implies P(X=k) = C_n^k p^k (1-p)^{n-k}$.
Méthodes à maîtriser
- Calculer $P(A|B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)}$.
- Utiliser la formule des probabilités totales pour partitionner $\Omega$.
- Appliquer le théorème de Bayes pour inverser les probabilités conditionnelles.
- Vérifier l'indépendance par $P(A \cap B) = P(A) \times P(B)$.
Exemples corrigés
- Exemple 1 : Si $X \sim \mathcal{B}(3, 0.5)$, alors $P(X=1) = C_3^1 (0.5)^1 (0.5)^2 = 3 \times 0.125 = 0.375$.
- Exemple 2 : $V(aX+b) = a^2 V(X)$.
Erreurs fréquentes
- Confondre événements indépendants et incompatibles.
- Oublier que la somme des probabilités d'une loi doit valoir 1.
- Erreur de calcul sur $C_n^k$ (utiliser la calculatrice avec précaution).