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Terminale A2 · Leçon 7

Probabilité

Ce que dit le programme officiel (18 points)
  • Vocabulaire des probabilités
  • univers, éventualité, évènement
  • évènement élémentaire
  • évènement impossible
  • évènement certain
  • évènements incompatibles
  • évènements contraires
  • évènement « A et B »
  • évènement « A ou B »
  • Définition de la probabilité d’un évènement dans l’hypothèse d’équiprobabilité, p(A) = Card(A) / Card(Ω)
  • p(∅)=0; p(Ω) = 1
  • 0≤ p(A) ≤ 1
  • p(A∪B)=p(A)+p(B) – p(A∩B)
  • Si A et B sont deux évènements incompatibles alors P(A∪B)=p(A)+p(B)
  • p(A) = 1 – p(A) avec A l’évènement contraire de A
  • Le professeur aidera les élèves à établir un lien entre probabilités et fréquence.
  • Le professeur choisira des exercices clairs, concis, et précis et non des sujets à plusieurs interprétations;
  • Il nommera les événements.

Source : Programme éducatif Terminale A2, DPFC, version CND 0923

Probabilités : univers, événements, équiprobabilité

Définition — Univers et événements

On appelle expérience aléatoire toute expérience dont on ne peut pas prévoir à l'avance l'issue. L'ensemble de toutes les issues possibles est l'univers, noté \(\Omega\). Un événement est n'importe quel sous-ensemble de \(\Omega\) ; l'événement certain est \(\Omega\) lui-même, et l'événement impossible est l'ensemble vide \(\emptyset\).

Une probabilité est une fonction \(P\) qui associe à chaque événement \(A \subseteq \Omega\) un réel \(P(A) \in [0\,;1]\), vérifiant : \(P(\Omega)=1\), et pour deux événements incompatibles \(A\) et \(B\) : \(P(A \cup B) = P(A) + P(B)\).

Propriété — Formules fondamentales

Pour tous événements \(A\) et \(B\) d'un univers fini :

\[ P(\bar{A}) = 1 - P(A) \qquad\quad P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B). \]

La première formule est dite de l'événement contraire : elle est souvent plus rapide que calculer \(P(A)\) directement quand \(A\) est compliqué.

Propriété — Équiprobabilité

Lorsque toutes les issues de \(\Omega\) sont également probables (situation dite d'équiprobabilité), la probabilité d'un événement se calcule par un simple comptage :

\[ P(A) = \frac{\text{nombre d'issues favorables à }A}{\text{nombre total d'issues de }\Omega}. \]
Méthode — Identifier si l'on est en équiprobabilité

Avant toute chose, vérifier que le contexte garantit l'équiprobabilité : dé non pipé, tirage au sort, urne dont on mélange les boules… Si ce n'est pas précisé, les probabilités sont données explicitement dans l'énoncé et l'on travaille directement avec elles.

Exemple 1 — Urne simple

Une urne contient 5 boules numérotées de 1 à 5. On tire une boule au hasard. Calculer la probabilité d'obtenir un numéro pair.

L'univers est \(\Omega = \{1,2,3,4,5\}\), avec \(|\Omega|=5\) issues équiprobables. L'événement « obtenir un nombre pair » est \(A=\{2,4\}\), d'où \(|A|=2\). On obtient :

\[P(A) = \frac{2}{5}.\]
Exemple 2 — Utilisation de la formule de réunion

On lance un dé équilibré. Soit \(A\) = « obtenir un multiple de 2 » et \(B\) = « obtenir un multiple de 3 ». Calculer \(P(A \cup B)\).

\(A = \{2,4,6\}\), \(P(A)=\tfrac{3}{6}=\tfrac{1}{2}\) ; \(B = \{3,6\}\), \(P(B)=\tfrac{2}{6}=\tfrac{1}{3}\) ; \(A \cap B = \{6\}\), \(P(A \cap B)=\tfrac{1}{6}\). Donc :

\[ P(A \cup B) = \frac{1}{2} + \frac{1}{3} - \frac{1}{6} = \frac{3}{6} + \frac{2}{6} - \frac{1}{6} = \frac{4}{6} = \frac{2}{3}. \]
Exemple 3 — Événement contraire

Dans une classe de 30 élèves, 18 pratiquent un sport. On choisit un élève au hasard. Quelle est la probabilité qu'il ne pratique aucun sport ?

Soit \(A\) = « pratiquer un sport ». \(P(A) = \tfrac{18}{30} = \tfrac{3}{5}\). Alors :

\[P(\bar{A}) = 1 - \frac{3}{5} = \frac{2}{5}.\]

Ce calcul par l'événement contraire est ici plus direct que compter les non-sportifs (même si \(30-18=12\) donne le même résultat).

Piège fréquent

Oublier de soustraire \(P(A \cap B)\) dans la formule de réunion est une erreur classique. On compte alors deux fois les issues qui appartiennent à la fois à \(A\) et à \(B\). Si \(A\) et \(B\) sont incompatibles (\(A \cap B = \emptyset\)), alors \(P(A \cap B) = 0\) et la formule se simplifie, mais ce cas particulier doit être justifié.

Diagramme de Venn interactif — Opérations sur les événements

\(A\)
\(B\)
\(A \cap B\)

Opérations sur les événements, événements incompatibles

Définition — Événements incompatibles et contraire

Deux événements \(A\) et \(B\) sont dits incompatibles (ou mutuellement exclusifs) si leur réalisation simultanée est impossible, c'est-à-dire si \(A \cap B = \emptyset\). Dans ce cas, \(P(A \cup B) = P(A) + P(B)\).

L'événement contraire de \(A\), noté \(\bar{A}\), est l'événement « \(A\) ne se réalise pas ». On a toujours \(A\) et \(\bar{A}\) incompatibles, et \(A \cup \bar{A} = \Omega\), d'où \(P(\bar{A}) = 1 - P(A)\).

Tableau récapitulatif des opérations
Opération Notation Interprétation Formule probabiliste
Intersection \(A \cap B\) \(A\) et \(B\) Dépend de la situation (cf. probabilités conditionnelles)
Réunion \(A \cup B\) \(A\) ou \(B\) (ou les deux) \(P(A)+P(B)-P(A\cap B)\)
Contraire \(\bar{A}\) Ni \(A\) \(1 - P(A)\)
Incompatibles \(A \cap B = \emptyset\) \(A\) et \(B\) ne peuvent pas arriver ensemble \(P(A \cup B) = P(A)+P(B)\)
Exemple — Tirage de carte

On tire une carte dans un jeu de 52 cartes ordinaires. Soit \(C\) = « obtenir un cœur » et \(R\) = « obtenir un roi ». Calculer \(P(C \cup R)\).

\(P(C) = \tfrac{13}{52} = \tfrac{1}{4}\) ; \(P(R) = \tfrac{4}{52} = \tfrac{1}{13}\) ; l'intersection \(C \cap R\) = « le roi de cœur » : \(P(C \cap R) = \tfrac{1}{52}\).

\[ P(C \cup R) = \frac{1}{4} + \frac{1}{13} - \frac{1}{52} = \frac{13}{52} + \frac{4}{52} - \frac{1}{52} = \frac{16}{52} = \frac{4}{13} \approx 0{,}308. \]
Astuce — Quand utiliser l'événement contraire

Dès que l'énoncé contient les mots « au moins un », « au moins une fois » ou « aucun », penser immédiatement à l'événement contraire. Calculer \(P(\text{aucun}) = 1 - P(\text{au moins un})\) est presque toujours plus simple que la méthode directe.

Résumé

L'essentiel pour le Bac
Équiprobabilité

\(P(A) = \dfrac{\text{cas favorables}}{\text{cas possibles}}\) — valable uniquement quand toutes les issues sont équiprobables.

Formules fondamentales

\(P(\bar{A}) = 1 - P(A)\). \(P(A \cup B) = P(A)+P(B)-P(A\cap B)\).

Loi de X

Tableau \((x_i, p_i)\) avec \(\sum p_i = 1\). Toujours vérifier la somme des probabilités.

Répartition

\(F(x) = P(X \le x)\) — fonction en escalier croissante de 0 à 1, paliers cumulés de gauche à droite.

Espérance et variance

\(E(X) = \sum x_i p_i\). \(V(X) = E(X^2) - [E(X)]^2\). \(\sigma(X) = \sqrt{V(X)}\).

Jeu équitable

Si \(X\) est le gain net : jeu équitable \(\Leftrightarrow\) \(E(X)=0\). Favorable au joueur \(\Leftrightarrow\) \(E(X)>0\).

Sujet type Bac

Jeu de fléchettes et espérance de gain

Énoncé. Une cible circulaire est divisée en trois zones concentriques. La probabilité d'atteindre la zone centrale (rouge) est \(\tfrac{1}{5}\), celle d'atteindre la zone intermédiaire (bleue) est \(\tfrac{2}{5}\), et celle d'atteindre la zone extérieure (blanche) est \(\tfrac{2}{5}\). Un joueur lance une fléchette et reçoit 150 F s'il touche le rouge, 50 F s'il touche le bleu, et 0 F s'il touche le blanc. Le coût de participation est de 40 F.

Soit \(G\) le gain brut (avant soustraction du coût) et \(X = G - 40\) le gain net du joueur.

Question 1 — Loi de probabilité de G.

Solution

Les valeurs de \(G\) sont directement données par les gains de chaque zone. La loi de \(G\) est donc :

\(g_i\)050150
\(P(G=g_i)\) \(\dfrac{2}{5}\) \(\dfrac{2}{5}\) \(\dfrac{1}{5}\)

Vérification : \(\tfrac{2}{5}+\tfrac{2}{5}+\tfrac{1}{5} = \tfrac{5}{5} = 1\).

Question 2 — Espérance de G.

Solution \[ E(G) = 0 \cdot \frac{2}{5} + 50 \cdot \frac{2}{5} + 150 \cdot \frac{1}{5} = 0 + \frac{100}{5} + \frac{150}{5} = \frac{250}{5} = 50 \text{ F}. \]

En moyenne, le joueur gagne brut 50 F par partie.

Question 3 — Loi de X et espérance de X.

Solution

Le gain net est \(X = G - 40\). On en déduit les valeurs de \(X\) : \(X = 0 - 40 = -40\) si blanc ; \(X = 50 - 40 = 10\) si bleu ; \(X = 150 - 40 = 110\) si rouge.

\(x_i\)\(-40\)10110
\(P(X=x_i)\) \(\dfrac{2}{5}\) \(\dfrac{2}{5}\) \(\dfrac{1}{5}\)

On calcule alors :

\[ E(X) = (-40) \cdot \frac{2}{5} + 10 \cdot \frac{2}{5} + 110 \cdot \frac{1}{5} = \frac{-80+20+110}{5} = \frac{50}{5} = 10 \text{ F}. \]

Remarque : on pouvait aussi utiliser la linéarité de l'espérance : \(E(X) = E(G) - 40 = 50 - 40 = 10\) F. Les deux méthodes s'accordent.

Question 4 — Le jeu est-il favorable au joueur ?

Solution

Un jeu est favorable au joueur si \(E(X) > 0\). Ici \(E(X) = 10 > 0\) : le jeu est favorable au joueur — en moyenne, il gagne 10 F par partie. Ce n'est pas un jeu équitable (\(E(X) \ne 0\)).

Question 5 — Variance et écart-type du gain net.

Solution \[ E(X^2) = (-40)^2 \cdot \frac{2}{5} + 10^2 \cdot \frac{2}{5} + 110^2 \cdot \frac{1}{5} = \frac{3200 + 200 + 12100}{5} = \frac{15500}{5} = 3100. \] \[ V(X) = E(X^2) - [E(X)]^2 = 3100 - 10^2 = 3100 - 100 = 3000. \qquad \sigma(X) = \sqrt{3000} \approx 54{,}77 \text{ F}. \]

L'écart-type de 54,77 F est bien supérieur à l'espérance de 10 F : les résultats sont très dispersés, ce qui traduit une forte part d'aléatoire dans ce jeu.

Mode hors-ligne — données en cache