Définition d'une variable aléatoire
Première générale Spé · Mathématiques Spé 1ère
À retenir
• Une variable aléatoire X associe un nombre réel à chaque issue de l'univers . • X() est l'ensemble des valeurs prises par X. • \X = a\ et \X a\ sont des événements, c'est-à-dire des ensembles d'issues.
Le cours
### 1. Définition et cadre fondamental Soit l'univers fini associé à une expérience aléatoire. Une **variable aléatoire réelle** X est une fonction qui à chaque issue associe un nombre réel X() R. L'ensemble de toutes les valeurs prises par X est noté X() = \x_1, x_2, , x_k\. Exemples : le gain algébrique dans un jeu de hasard, le nombre de pièces défectueuses, la somme de deux dés. ### 2. Méthode : définir une variable aléatoire - **Décrire l'univers** par une liste, un tableau à double entrée ou un arbre. - **Associer à chaque issue** la valeur de X : nombre de succès, somme, gain net (montant reçu moins la mise)… - **Regrouper** les issues qui donnent la même valeur : l'événement \X = a\ est l'ensemble des issues telles que X() = a. ### 3. Mini-exemple On lance deux dés équilibrés et X est la somme des faces. Alors X() = \2, 3, , 12\, et l'événement \X = 4\ regroupe les trois issues (1, 3), (2, 2) et (3, 1).
Dans ce chapitre
- Univers, réunion, intersection et équiprobabilité de Seconde
- Arbres pondérés et tableaux croisés d'effectifs de Seconde
- Fluctuation d'échantillonnage et fréquences de Seconde
- Définition de la probabilité conditionnelle
- Formule des probabilités composées
- Arbre pondéré et règles de calcul
- Formule des probabilités totales
- Inversion de conditionnement et formule de Bayes
- Événements indépendants
- Succession d'épreuves indépendantes
- Schéma de Bernoulli
- Arbre pondéré et coefficients binomiaux
- Définition d'une variable aléatoire
- Loi de probabilité d'une variable aléatoire
- Calculs de probabilités d'événements
- Modélisation de gains et de coûts
- Espérance mathématique
- Notion de jeu équitable
- Variance et écart type
- Propriétés de linéarité de l'espérance et variance
- Simulation en Python
- Échantillonnage et fluctuation
- Loi des grands nombres
- Algorithmes d'estimation de probabilités
- Bilan : Synthèse et méthode sur Probabilités et variables aléatoires