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Comprendre la formule des probabilités totales et la loi binomiale avec le schéma de Bernoulli

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fanny hcht

08/03/2023

Maths

Probabilité et loi binomiale

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Comprendre la formule des probabilités totales et la loi binomiale avec le schéma de Bernoulli

A comprehensive guide to probability theory covering formule des probabilités totales dans les expériences aléatoires and loi binomiale et indépendance des répétitions. The material explores fundamental probability concepts, conditional probability, and binomial probability calculations.

  • Detailed explanation of probability trees and their components
  • Coverage of total probability formula and conditional probability relationships
  • In-depth exploration of binomial distribution and Bernoulli trials
  • Practical applications of probability calculations using calculators
  • Mathematical formulas for calculating probabilities in various scenarios
...

08/03/2023

265

• arbre nomdere : G 2 1-P ● A DI 1-* P (ANB) PA (B) = B B probabilité B 1-D B formule des probabilité conditionnelles : p(A) x PA (B) P(ANB)

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Page 2: Binomial Distribution and Bernoulli Trials

This page delves into the schéma de Bernoulli et calcul de la probabilité binomiale, explaining how to identify and calculate binomial probabilities. The content covers the conditions for binomial distribution and practical calculation methods.

Definition: A binomial distribution B(n,p) describes the number of successes in n independent trials, each with probability p of success.

Highlight: For a random variable X following a binomial distribution, E(X) = np represents the expected value, and V(X) = np(1-p) represents the variance.

Example: Calculator functions for binomial probability calculations include binom Fdp(n,p,k) for individual probabilities and binom FRep(n,p,k) for cumulative probabilities.

Vocabulary: Bernoulli trials are independent repeated experiments with exactly two possible outcomes (success or failure) and constant probability across trials.

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J'aime tellement cette application [...] Je recommande Knowunity à tout le monde ! !! Je suis passé de 11 à 16 grâce à elle :D

Stefan S., utilisateur iOS

L'application est très simple à utiliser et bien faite. Jusqu'à présent, j'ai trouvé tout ce que je cherchais :D

Lola, utilisatrice iOS

J'adore cette application ❤️ Je l'utilise presque tout le temps pour réviser.

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Definition: A binomial distribution B(n,p) describes the number of successes in n independent trials, each with probability p of success.

Highlight: For a random variable X following a binomial distribution, E(X) = np represents the expected value, and V(X) = np(1-p) represents the variance.

Example: Calculator functions for binomial probability calculations include binom Fdp(n,p,k) for individual probabilities and binom FRep(n,p,k) for cumulative probabilities.

Vocabulary: Bernoulli trials are independent repeated experiments with exactly two possible outcomes (success or failure) and constant probability across trials.

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Page 1: Fundamental Probability Concepts

This page introduces core probability concepts through visual representations and mathematical formulas. The content focuses on probability trees, conditional probability, and the total probability formula.

Definition: Conditional probability is expressed as PA(B), representing the probability of event B occurring given that event A has occurred.

Example: A probability tree diagram shows branching paths with probabilities, where each branch represents a possible outcome and contains the associated probability value.

Highlight: The total probability formula states that P(B) = P(A∩B) + P(Ā∩B), combining all possible ways an event can occur.

Vocabulary: Independent events are those where the occurrence of one event does not affect the probability of the other event occurring.

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