Séquence 8 • Seconde Professionnelle Mathématiques

Probabilités & Fluctuation d'Échantillonnage

Programme Officiel Seconde Pro Baccalauréat Professionnel

Fiche de Cours : Probabilités & Fluctuation

Vocabulaire du hasard, équiprobabilité $P(A) = \frac{\text{cas favorables}}{\text{cas possibles}}$, événement contraire $P(\bar{A}) = 1 - P(A)$, réunion $P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)$, dénombrement par arbre/tableau et fluctuation d'échantillonnage.

1
Notion 1 • Fondements

Vocabulaire du Hasard & Calcul en Équiprobabilité

1. Définitions de base
  • Expérience aléatoire : Expérience dont on connaît tous les résultats possibles sans pouvoir prédire lequel se produira.
  • Univers $\Omega$ : Ensemble de tous les résultats (issues) possibles.
  • Événement $A$ : Sous-ensemble de l'univers formé par une ou plusieurs issues.
  • Événement élémentaire : Événement contenant une seule issue.
2. Formule de l'Équiprobabilité

Lorsque toutes les issues ont la même chance de se produire (dés équilibrés, tirage au sort non truqué), on dit qu'on est en situation d'équiprobabilité :

$P(A) = \frac{\text{Nombre d'issues favorables à } A}{\text{Nombre total d'issues possibles dans } \Omega}$
Propriétés fondamentales d'une probabilité :

• La probabilité d'un événement est toujours un nombre compris entre $0$ et $1$ (soit entre $0\%$ et $100\%$) : $\mathbf{0 \le P(A) \le 1}$.

• Probabilité d'un événement impossible : $\mathbf{P(\emptyset) = 0}$. Probabilité d'un événement certain : $\mathbf{P(\Omega) = 1}$.

Schéma vectoriel : Représentation de l'Univers $\Omega$ et de l'Événement $A$ Univers Ω (Total issues N) Événement A (n)
EXEMPLE 1 Tirage d'un composant conforme

Énoncé : Un lot contient $N = 50$ composants dont $n = 42$ sont conformes. On tire un composant au hasard.

Calcul pas à pas :

$P(\text{Conforme}) = \frac{42}{50} = \mathbf{0{,}84} = \mathbf{84\%}$.

EXEMPLE 2 Lancement d'un dé à 6 faces

Énoncé : On lance un dé à 6 faces non truqué. Quelle est la probabilité d'obtenir un multiple de 3 (issues 3 ou 6) ?

Calcul pas à pas :

Issues favorables : $2$ ($3$ et $6$). Total : $6$.

$P(A) = \frac{2}{6} = \frac{1}{3} \approx \mathbf{0{,}333} = \mathbf{33{,}3\%}$.

2
Notion 2 • Opérations sur les Événements

Événement Contraire $\bar{A}$, Intersection $A \cap B$ & Réunion $A \cup B$

1. Événement Contraire $\bar{A}$

L'événement contraire de $A$, noté $\bar{A}$ (ou non A), est composé de toutes les issues qui n'appartiennent pas à $A$.

$\mathbf{P(\bar{A}) = 1 - P(A)}$
2. Intersection $A \cap B$ (ET)

L'événement "$A$ inter $B$", noté $A \cap B$, est réalisé lorsque les deux événements $A$ ET $B$ se réalisent en même temps.

3. Réunion $A \cup B$ (OU)

L'événement "$A$ union $B$", noté $A \cup B$, est réalisé lorsqu'au moins l'un des deux événements $A$ OU $B$ se réalise.

Formule Générale de la Réunion :
$P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)$

*Remarque : Si $A$ et $B$ sont incompatibles (ne peuvent pas se produire ensemble, $A \cap B = \emptyset$), alors $P(A \cap B) = 0$ et $P(A \cup B) = P(A) + P(B)$.

Schéma vectoriel : Diagramme de Venn des Opérations d'Ensembles UNIVERS Ω A B A ∩ B
EXEMPLE 1 Calcul d'Événement Contraire

Énoncé : La probabilité qu'un colis soit livré en retard est $P(R) = 0{,}06$. Quelle est la probabilité $P(\bar{R})$ qu'il soit livré à temps ?

Calcul pas à pas :

$P(\bar{R}) = 1 - P(R) = 1 - 0{,}06 = \mathbf{0{,}94} = \mathbf{94\%}$.

EXEMPLE 2 Calcul de la Réunion $P(A \cup B)$

Énoncé : Dans un atelier, $P(A) = 0{,}15$ (défaut peinture), $P(B) = 0{,}10$ (défaut taille) et $P(A \cap B) = 0{,}03$ (les deux).

Calcul pas à pas :

$P(A \cup B) = 0{,}15 + 0{,}10 - 0{,}03 = \mathbf{0{,}22} = \mathbf{22\%}$.

3
Notion 3 • Représentations & Dénombrement

Arbres de Choix & Tableaux à Double Entrée

1. Le Tableau à Double Entrée

Pratique lorsque les éléments croisent deux caractères d'étude (ex: conforme/non conforme x machine A/machine B). Il suffit de lire l'intersection ligne-colonne pour obtenir l'effectif favorable.

2. L'Arbre de Choix (Pondéré)

• La somme des probabilités des branches issues d'un même nœud est égale à $1$.
• La probabilité d'un chemin entier s'obtient en multipliant les probabilités le long de ce chemin.

Schéma vectoriel : Structure d'un Arbre de Choix à Deux Niveaux Racine P(A) P(Ā) A B [Chemin A ∩ B] B̄ [Chemin A ∩ B̄]
EXEMPLE 1 Lecture d'un tableau à double entrée

Sur 100 vêtements contrôlés : 70 T-shirts (65 conformes, 5 défectueux) et 30 Jeanes (25 conformes, 5 défectueux). Total défectueux = 10.

Calcul pas à pas :

$P(\text{Défectueux}) = \frac{10}{100} = \mathbf{0{,}10} = \mathbf{10\%}$.

EXEMPLE 2 Calcul sur les branches d'un arbre

Une machine A fabrique $60\%$ des pièces ($P(A) = 0{,}60$). Sur A, $5\%$ sont défectueuses ($P(D) = 0{,}05$).

Calcul du chemin :

$P(A \cap D) = 0{,}60 \times 0{,}05 = \mathbf{0{,}03} = \mathbf{3\%}$.

4
Notion 4 • Statistique Inductive & Fluctuation

Fluctuation d'Échantillonnage & Loi des Grands Nombres

1. Fluctuation d'Échantillonnage

Lorsqu'on extrait plusieurs échantillons de même taille $N$ d'une même population, la fréquence observée $f$ du caractère varie d'un échantillon à un autre : c'est la fluctuation d'échantillonnage.

2. Loi des Grands Nombres

Lorsque la taille $N$ de l'échantillon devient très grande, la fréquence observée $f$ se stabilise et se rapproche de la probabilité théorique $p$ :

$\mathbf{f \xrightarrow[N \to \infty]{} p}$
Schéma vectoriel : Stabilisation de la Fréquence f vers la Probabilité p = 0,5 p = 0,50 Taille N (10 ➔ 1 000)
EXEMPLE D'APPLICATION Lancement d'une pièce équilibrée ($p = 0{,}50$)

• Pour $N = 10$ lancers : on obtient 3 "Pile" $\implies f = \frac{3}{10} = \mathbf{0{,}30}$ (écart fort de $0{,}20$).
• Pour $N = 100$ lancers : on obtient 47 "Pile" $\implies f = \frac{47}{100} = \mathbf{0{,}47}$ (écart faible de $0{,}03$).
• Pour $N = 1\,000$ lancers : on obtient 502 "Pile" $\implies f = \frac{502}{1000} = \mathbf{0{,}502}$ (très proche de $p = 0{,}50$).

Outil Numérique de Classe

Calculateur Dynamique de Probabilités & Contraire

Test d'événement contraire :

Si $P(A)$ est la probabilité ci-contre, alors la probabilité contraire $P(\bar{A})$ s'affiche instantanément ci-contre.

Démonstration & Rendu LaTeX en Direct :
• Probabilité $P(A) = 15 / 60 = \mathbf{0{,}25}$ ($25\%$)
• Contraire $P(\bar{A}) = 1 - 0{,}25 = \mathbf{0{,}75}$ ($75\%$)