I. PRINCIPE FONDAMENTAL DU DÉNOMBREMENT
Si une situation comporte \(k\) étapes indépendantes : \(E_1, E_2, \dots, E_k\) et chaque étape \(E_i\) s'effectue de \(n_i\) manières différentes, alors le nombre total de manières est :
\(N = n_1 \times n_2 \times \cdots \times n_k\)
II. ARRANGEMENTS
Avec répétition : \(n^p\) (p-uplets d'éléments non nécessairement distincts)
Sans répétition :
\(A_n^p = n \times (n-1) \times \cdots \times (n-p+1) = \dfrac{n!}{(n-p)!}\)
Permutation : \(n! = A_n^n\) (avec \(0! = 1\) et \(1! = 1\))
Permutation avec répétitions : \(\dfrac{n!}{n_1! \times n_2! \times \cdots \times n_i!}\)
III. COMBINAISONS
Une combinaison de \(p\) éléments est une partie à \(p\) éléments (l'ordre n'intervient pas).
\(C_n^p = \dfrac{A_n^p}{p!} = \dfrac{n!}{p!(n-p)!}\)
Propriétés :
- \(C_n^p = C_n^{n-p}\)
- \(C_n^{p-1} + C_n^p = C_{n+1}^p\) (Formule de Pascal)
- \(\displaystyle \sum_{k=0}^n C_n^k = 2^n\)
IV. FORMULE DU BINÔME DE NEWTON
\((a+b)^n = \displaystyle \sum_{k=0}^n C_n^k a^{n-k} b^k\)
En particulier : \(\displaystyle \sum_{k=0}^n C_n^k = 2^n\)
V. TABLEAU RÉCAPITULATIF DES TIRAGES
| Type de tirage |
Ordre |
Nombre de cas |
| Simultané | N'intervient pas | \(C_n^p\) |
| Successifs sans remise | Intervient | \(A_n^p\) |
| Successifs avec remise | Intervient | \(n^p\) |
VI. EXPÉRIENCE ALÉATOIRE
- Univers \(\Omega\) : ensemble de tous les résultats possibles.
- Événement : toute partie de \(\Omega\).
- \(\overline{A}\) : événement contraire de \(A\).
- \(A \cap B\) : "A et B"
- \(A \cup B\) : "A ou B"
- \(A\) et \(B\) sont incompatibles si \(A \cap B = \emptyset\).
- \(\Omega\) : événement certain ; \(\emptyset\) : événement impossible.
VII. PROBABILITÉ
Une loi de probabilité sur \(\Omega = \{\omega_1,\dots,\omega_n\}\) associe à chaque \(\omega_i\) un nombre \(p_i \in [0,1]\) tel que :
\(\displaystyle \sum_{i=1}^n p_i = 1\)
Pour tout événement \(A\), \(p(A)\) est la somme des probabilités des issues qui le composent.
Propriétés :
- \(p(\emptyset)=0\), \(p(\Omega)=1\)
- \(p(A \cup B) = p(A)+p(B)-p(A \cap B)\)
- \(p(\overline{A}) = 1 - p(A)\)
VIII. CAS D'ÉQUIPROBABILITÉ
\(p(A) = \dfrac{\text{card}(A)}{\text{card}(\Omega)} = \dfrac{\text{nombre d'issues favorables}}{\text{nombre total d'issues}}\)
IX. PROBABILITÉ CONDITIONNELLE
Si \(p(A) \neq 0\), la probabilité de \(B\) sachant \(A\) est :
\(p(B/A) = p_A(B) = \dfrac{p(A \cap B)}{p(A)}\)
On a aussi : \(p(A \cap B) = p(A) \times p(B/A)\)
X. FORMULE DES PROBABILITÉS TOTALES
Si \(A_1, A_2, \dots, A_n\) forment une partition de \(\Omega\) :
\(p(B) = \displaystyle \sum_{i=1}^n p(A_i) \times p(B/A_i)\)
Cas particulier (\(A\) et \(\overline{A}\)) :
\(p(B) = p(A)p(B/A) + p(\overline{A})p(B/\overline{A})\)
XI. INDÉPENDANCE DE DEUX ÉVÉNEMENTS
\(A\) et \(B\) sont indépendants \(\iff p(A \cap B) = p(A) \times p(B)\)
Si \(p(A) \neq 0\), cela équivaut à \(p(B/A) = p(B)\).
XII. VARIABLE ALÉATOIRE
Une variable aléatoire \(X\) est une fonction \(X : \Omega \to \mathbb{R}\).
La loi de probabilité de \(X\) est donnée par :
| \(x_i\) |
\(x_1\) |
\(x_2\) |
\(\cdots\) |
\(x_n\) |
| \(p(X=x_i)\) |
\(p_1\) |
\(p_2\) |
\(\cdots\) |
\(p_n\) |
XIII. ESPÉRANCE ET VARIANCE
Espérance :
\(E(X) = \displaystyle \sum_{i=1}^n x_i \, p_i\)
Variance :
\(V(X) = \displaystyle \sum_{i=1}^n (x_i - E(X))^2 \, p_i = \left(\sum_{i=1}^n x_i^2 p_i\right) - (E(X))^2\)
Écart type : \(\sigma(X) = \sqrt{V(X)}\)
XIV. LOI BINOMIALE \(\mathcal{B}(n,p)\)
On répète \(n\) fois une épreuve de Bernoulli indépendante (succès avec probabilité \(p\), échec avec \(q=1-p\)).
Soit \(X\) = nombre de succès. Alors :
\(\forall k \in \{0,1,\dots,n\} \;,\; p(X=k) = C_n^k \, p^k \, (1-p)^{n-k}\)
Espérance
\(E(X) = np\)
Variance
\(V(X) = np(1-p)\)
XV. FORMULAIRE RÉCAPITULATIF
| Objet |
Formule |
| Principe fondamental | \(N = n_1 \times n_2 \times \cdots \times n_k\) |
| Arrangement sans répétition | \(A_n^p = \dfrac{n!}{(n-p)!}\) |
| Arrangement avec répétition | \(n^p\) |
| Combinaison | \(C_n^p = \dfrac{n!}{p!(n-p)!}\) |
| Permutation | \(n!\) |
| Binôme de Newton | \((a+b)^n = \sum C_n^k a^{n-k}b^k\) |
| Probabilité conditionnelle | \(p(B/A) = \dfrac{p(A \cap B)}{p(A)}\) |
| Indépendance | \(p(A \cap B) = p(A)p(B)\) |
| Espérance (générale) | \(E(X) = \sum x_i p_i\) |
| Variance | \(V(X) = E(X^2) - (E(X))^2\) |
| Loi binomiale | \(p(X=k) = C_n^k p^k q^{n-k}\) |
| Espérance (binomiale) | \(E(X) = np\) |
| Variance (binomiale) | \(V(X) = np(1-p)\) |