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	<title>Cours NDLP &#187; Antoine Tanguy</title>
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		<title>Proba1 &#8211; Vocabulaire des probabilités</title>
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		<pubDate>Thu, 18 Jan 2018 08:49:30 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[Cours]]></category>

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		<description><![CDATA[Définition Une expérience aléatoire est une expérience dont on peut déterminer toutes les issues possibles mais sans savoir laquelle va se réaliser. &#160; Exemple : Dans un jeu de 32 cartes, l&#8217;expérience &#171;&#160;tirer une carte au hasard sans tenir compte de sa couleur&#160;&#187; est une expérience aléatoire car : &#8211; on peut déterminer toutes les &#8230; <a href="http://www.lapaix.org/coursndlp/?p=265" class="more-link">Continuer la lecture de <span class="screen-reader-text">Proba1 &#8211; Vocabulaire des probabilités</span> <span class="meta-nav">&#8594;</span></a>]]></description>
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		<title>Proba2. Calculer une probabilité</title>
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		<pubDate>Thu, 18 Jan 2018 08:48:57 +0000</pubDate>
		<dc:creator><![CDATA[Antoine Tanguy]]></dc:creator>
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		<description><![CDATA[Enoncé Ali et Laura jouent avec un jeu de 32 cartes avec la règle suivante : chaque joueur tire une carte ; il gagne si c’est une figure. Ali joue en premier. Il se demande combien il a de chances de gagner. &#160; 1. Quel est l&#8217;univers Ω (les issues possibles) de ce tirage ? &#8230; <a href="http://www.lapaix.org/coursndlp/?p=348" class="more-link">Continuer la lecture de <span class="screen-reader-text">Proba2. Calculer une probabilité</span> <span class="meta-nav">&#8594;</span></a>]]></description>
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		<title>Proba3. Probabilité d&#8217;un évènement et fréquences des échantillons</title>
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		<pubDate>Thu, 18 Jan 2018 08:47:24 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[Définition Le résultat d’une expérience aléatoire est dû au hasard, la fréquence de chaque échantillon est donc aléatoire. Mais plus le nombre d’échantillons est grand, plus la moyenne des fréquences des échantillons est proche de la probabilité de l’événement. Exemple : D&#8217;après Météo France, il pleut 128 jours par an sur la ville. Pour vérifier &#8230; <a href="http://www.lapaix.org/coursndlp/?p=417" class="more-link">Continuer la lecture de <span class="screen-reader-text">Proba3. Probabilité d&#8217;un évènement et fréquences des échantillons</span> <span class="meta-nav">&#8594;</span></a>]]></description>
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		<title>Proba4. Probabilités lors de choix successifs</title>
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		<pubDate>Thu, 18 Jan 2018 08:46:34 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[Définition Lors d’un choix successif dans un ensemble de n éléments, il y a : – n possibilités pour le 1er choix, – (n – 1) possibilités pour le 2nd choix, – (n – 2) possibilités pour le 3e, etc. &#160; Exemple : Prenons un jeu de 32 cartes, tirons successivement 2 cartes sans remise. &#8230; <a href="http://www.lapaix.org/coursndlp/?p=476" class="more-link">Continuer la lecture de <span class="screen-reader-text">Proba4. Probabilités lors de choix successifs</span> <span class="meta-nav">&#8594;</span></a>]]></description>
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		<title>Proba5. Simuler un tirage avec un arbre des évènements</title>
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		<pubDate>Thu, 18 Jan 2018 08:45:55 +0000</pubDate>
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		<description><![CDATA[Définition Un arbre des évènements est un schéma permettant de déterminer toutes les issues possibles lors d’une succession d’expériences aléatoires. A chaque étape il faut notifier une issue possible par une ramification. La somme des probabilités de chaque étape est égale à 1. &#160; Exemple Une urne contient 2 boules rouges et 1 boule Verte. &#8230; <a href="http://www.lapaix.org/coursndlp/?p=501" class="more-link">Continuer la lecture de <span class="screen-reader-text">Proba5. Simuler un tirage avec un arbre des évènements</span> <span class="meta-nav">&#8594;</span></a>]]></description>
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