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Leçon 39 — Probabilité classique

Espace d'échantillonnage, événements, axiomes de Kolmogorov. Probabilité classique : cas favorables sur cas possibles. Complémentaire, addition, conditionnelle et indépendance. Bayes simplifié.

Used in: 1.º année du lycée (15–16 ans) · Équivalent Math B japonais · Équivalent Stochastik Klasse 11 allemand · Équivalent H2 Math Statistics (Singapour)

P(A)=AΩP(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}
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Rigorous notation, full derivation, hypotheses

Définitions et axiomes

Espace d'échantillonnage et événements

Axiomes de Kolmogorov (1933)

Probabilité classique

Propriétés dérivées des axiomes

Probabilité conditionnelle

Indépendance

Théorème de Bayes

"Le théorème de Bayes est un outil pour mettre à jour les croyances à la lumière de nouvelles preuves. L'a priori P(A)P(A) est mis à jour vers l'a posteriori P(AB)P(A \mid B) lorsque nous observons BB." — Grinstead-Snell, Introduction to Probability, Chap. 4

Exemples résolus

Exercise list

40 exercises · 10 with worked solution (25%)

Application 26Understanding 4Modeling 8Challenge 1Proof 1
  1. Ex. 39.1Application

    Un dé honnête à 6 faces est lancé. Quelle est la probabilité d'obtenir un multiple de 3 ?

  2. Ex. 39.2Application

    Trois pièces honnêtes sont lancées simultanément. Quelle est la probabilité d'obtenir exactement 2 faces ?

  3. Ex. 39.3ApplicationAnswer key

    Deux dés honnêtes sont lancés. Quelle est la probabilité que la somme soit égale à 7 ?

  4. Ex. 39.4Application

    Deux dés sont lancés. Quelle est la probabilité que la somme soit supérieure à 9 ?

  5. Ex. 39.5Application

    Une carte est tirée au hasard d'un jeu de 52 cartes. Quelle est la probabilité qu'elle soit un as ?

  6. Ex. 39.6Application

    Une carte est tirée au hasard. Quelle est la probabilité qu'elle soit un roi ou un cœur ?

  7. Ex. 39.7Application

    Deux cartes sont tirées sans remplacement d'un jeu de 52. Quelle est la probabilité qu'elles soient toutes deux des as ?

  8. Ex. 39.8Application

    Deux dés honnêtes sont lancés. Quelle est la probabilité qu'au moins un affiche le nombre 6 ?

  9. Ex. 39.9Application

    Quel ensemble de valeurs est cohérent avec P(AB)=0,7P(A \cup B) = 0{,}7 ?

  10. Ex. 39.10Application

    P(A)=0,6P(A) = 0{,}6 et P(BA)=0,4P(B \mid A) = 0{,}4. Calculez P(AB)P(A \cap B).

  11. Ex. 39.11Application

    P(A)=0,3P(A) = 0{,}3. Quel est P(Ac)P(A^c) ?

  12. Ex. 39.12ApplicationAnswer key

    Trois pièces sont lancées. Quelle est la probabilité d'obtenir au moins une face ?

  13. Ex. 39.13Application

    Deux dés sont lancés. Quelle est la probabilité que la somme soit exactement 10 ?

  14. Ex. 39.14Application

    Une carte est tirée au hasard. Quelle est la probabilité qu'elle soit du cœur ?

  15. Ex. 39.15ApplicationAnswer key

    Deux dés sont lancés. Quelle est la probabilité que tous deux affichent un nombre pair ?

  16. Ex. 39.16ApplicationAnswer key

    Trois pièces indépendantes sont lancées. Quelle est la probabilité de ne pas obtenir aucune pile ?

  17. Ex. 39.17Application

    Deux dés sont lancés. Sachant que le premier a montré 4, quelle est la probabilité que la somme soit 7 ?

  18. Ex. 39.18Application

    P(A)=0,4P(A) = 0{,}4, P(B)=0,5P(B) = 0{,}5, P(AB)=0,2P(A \cap B) = 0{,}2. Calculez P(AB)P(A \mid B) et déterminez si AA et BB sont indépendants.

  19. Ex. 39.19Application

    Une urne a 5 boules rouges et 3 bleues. Deux sont tirées sans remplacement. Quel est P(toutes deux bleues)P(\text{toutes deux bleues}) ?

  20. Ex. 39.20ApplicationAnswer key

    AA et BB sont indépendants, P(A)=0,5P(A) = 0{,}5 et P(B)=0,3P(B) = 0{,}3. Calculez P(AB)P(A \cap B).

  21. Ex. 39.21UnderstandingAnswer key

    Les événements mutuellement exclusifs (avec des probabilités positives) peuvent-ils être indépendants ?

  22. Ex. 39.22Application

    Deux dés sont lancés. AA = « le premier est pair », BB = « le deuxième affiche 3 ». Sachant que AA et BB sont indépendants, calculez P(Bc)P(B^c).

  23. Ex. 39.23Application

    P(A)=0,4P(A) = 0{,}4, P(BA)=0,8P(B \mid A) = 0{,}8. Calculez P(AB)P(A \cap B).

  24. Ex. 39.24Application

    Partition {A1,A2,A3}\{A_1, A_2, A_3\} avec P(A1)=0,3P(A_1) = 0{,}3, P(A2)=0,5P(A_2) = 0{,}5, P(A3)=0,2P(A_3) = 0{,}2 et P(BA1)=0,9P(B \mid A_1) = 0{,}9, P(BA2)=0,5P(B \mid A_2) = 0{,}5, P(BA3)=0,1P(B \mid A_3) = 0{,}1. Calculez P(B)P(B) par la probabilité totale.

  25. Ex. 39.25Application

    P(A)=0,4P(A) = 0{,}4, P(BA)=0,8P(B \mid A) = 0{,}8, P(BAc)=0,3P(B \mid A^c) = 0{,}3. Calculez P(B)P(B) par la probabilité totale.

  26. Ex. 39.26ApplicationAnswer key

    En utilisant les mêmes données de l'exercice 39.25, calculez P(AB)P(A \mid B) par le théorème de Bayes.

  27. Ex. 39.27UnderstandingAnswer key

    Laquelle des affirmations suivantes sur l'indépendance d'événements est correcte ?

  28. Ex. 39.28ApplicationAnswer key

    Urne avec 5 rouges et 3 bleues, sans remplacement. Sachant que le premier tirage était rouge, quel est P(2eˋme est bleue)P(\text{2ème est bleue}) ?

  29. Ex. 39.29Modeling

    Une maladie a une prévalence P(D)=1%P(D) = 1 \%. Un test a une sensibilité de 90%90 \% et un taux de faux positif de 10%10 \%. Une personne a testé positif. Quel est P(D+)P(D \mid +) ?

  30. Ex. 39.30Modeling

    Un système électronique a 3 composants en série, chacun avec une fiabilité de 90%90 \% et des défaillances indépendantes. Quel est P(systeˋme fonctionne)P(\text{système fonctionne}) ?

  31. Ex. 39.31Modeling

    Dans une ligne de production, le taux de défaut est 1%1 \% par pièce et les pièces sont produites de manière indépendante. Dans un lot de 3 pièces, quel est P(au moins 1 deˊfaut)P(\text{au moins 1 défaut}) ?

  32. Ex. 39.32Modeling

    Dans une classe, 60%60 \% sont des filles et 40%40 \% des garçons. Taux de réussite : 80%80 \% chez les filles et 50%50 \% chez les garçons. Un élève réussi est choisi au hasard. Quel est P(c’est une fille)P(\text{c'est une fille}) ?

  33. Ex. 39.33ModelingAnswer key

    Dans le croisement mendélien Aa ×\times Aa, la probabilité de phénotype récessif (génotype aa) est 1/41/4. En 3 enfants indépendants, quel est P(exactement 1 reˊcessif)P(\text{exactement 1 récessif}) ?

  34. Ex. 39.34Modeling

    Un système a deux sous-systèmes en parallèle avec des fiabilités indépendantes P1=0,60P_1 = 0{,}60 et P2=0,45P_2 = 0{,}45. Le système fonctionne si au moins un sous-système fonctionne. Quel est P(systeˋme fonctionne)P(\text{système fonctionne}) ?

  35. Ex. 39.35Modeling

    Problème de Monty Hall : 3 portes, 1 a un prix. Vous en choisissez une. Le présentateur ouvre une des deux autres qui n'a pas de prix. Vous changez de porte. Quel est P(gagner en changeant)P(\text{gagner en changeant}) ?

  36. Ex. 39.36Modeling

    Le « paradoxe de l'anniversaire » : avec 23 personnes dans une salle, quel est approximativement P(au moins 2 font leur anniversaire le meˆme jour)P(\text{au moins 2 font leur anniversaire le même jour}) ?

  37. Ex. 39.37Understanding

    Quelle est la formule correcte de la probabilité de l'union de deux événements quelconques AA et BB ?

  38. Ex. 39.38Understanding

    Laquelle des affirmations suivantes sur la probabilité conditionnelle et l'indépendance est correcte ?

  39. Ex. 39.39Challenge

    Maladie avec prévalence 1%1 \%, test avec sensibilité 90%90 \% et spécificité 95%95 \%. Une personne teste positif. Quel est P(maladiepositif)P(\text{maladie} \mid \text{positif}) ?

  40. Ex. 39.40Proof

    Démontrez P(Ac)=1P(A)P(A^c) = 1 - P(A) à partir des axiomes de Kolmogorov. Identifiez chaque axiome utilisé.

Sources

  • OpenIntro Statistics, 4ème éd. — Diez, Çetinkaya-Rundel, Barr · 2019 · EN · CC-BY-SA · Chap. 3 : Probabilité (§3.1–§3.3). Source principale.
  • OpenStax Statistics — Illowsky, Dean · 2022 · EN · CC-BY · Chap. 3 : Sujets de probabilité (§3.1–§3.5).
  • Introduction to Probability — Grinstead, Snell · Dartmouth · EN · GNU FDL · Chap. 1–4 (espaces d'échantillonnage, indépendance, conditionnelle, Bayes).

Updated on 2026-05-11 · Author(s): Clube da Matemática

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