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Benjamin Bertrand
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\documentclass{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014-2015/Archive/2014-2015/tools/style/classConn}
% Title Page
\title{}
\author{}
\date{}
\begin{document}
\begin{multicols}{2}
Nom - Prénom - Classe:
\section{Connaissance}
\begin{enumerate}
\item Définir une variable aléatoire $X$ c'est \dotfill
\\[0.5cm] .\dotfill
\\[0.5cm]
\item Faire le calcul suivant sans calculatrice et \textbf{en détaillant les étapes}
\begin{itemize}
\item $A = -2(6 - 5) - 4(5 - 10)$
\end{itemize}
~\\[2cm]
\item Soit $f:x \mapsto (x - 2)(x + 3) + 2x$. En détaillant les étapes, calculer
~\\[0.2cm]
\begin{itemize}
\item $f(0) = $
\end{itemize}
~\\[1cm]
\item Développer puis réduire l'expression suivante
~\\[0.2cm]
\begin{itemize}
\item $B = (x - 2)(x + 3) - 2x^2$ =
\end{itemize}
\end{enumerate}
\columnbreak
Nom - Prénom - Classe
\section{Connaissance}
\begin{enumerate}
\item Soit $X$ une variable aléatoire. Définir une loi de probabilité de $X$ c'est \dotfill
~\\[0.5cm] .\dotfill
~\\[0.5cm] .\dotfill
~\\[0.5cm]
\item Faire le calcul suivant sans calculatrice et \textbf{en détaillant les étapes}
\begin{itemize}
\item $A = - 40 - 3(3 - 12)$
\end{itemize}
~\\[2cm]
\item Soit $f:x \mapsto (x - 4)^2 + x$. En détaillant les étapes, calculer
~\\[0.2cm]
\begin{itemize}
\item $f(0) = $
\end{itemize}
~\\[1cm]
\item Développer puis réduire l'expression suivante
~\\[0.2cm]
\begin{itemize}
\item $B = (x - 5)(x + 3) - 2x$ =
\end{itemize}
\end{enumerate}
\end{multicols}
\end{document}
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%%% mode: latex
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@@ -0,0 +1,106 @@
\documentclass{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014-2015/Archive/2014-2015/tools/style/classConn}
% Title Page
\title{}
\author{}
\date{}
\begin{document}
\begin{multicols}{2}
Nom - Prénom - Classe:
\section{Connaissance}
\begin{enumerate}
\item Soit $X$ une variable aléatoire de loi de probabilité:
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|*{4}{c|}}
\hline
Valeurs & $x_1$ & $x_2$ & ... & $x_n$ \\
\hline
Probabilité & $p_1$ & $p_2$ & ... & $p_n$\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
Alors
\begin{eqnarray*}
E[X] & = & \cdots \\
\end{eqnarray*}
\vfill
\item Donner la formule qui permet de calculer la variance de $X$ à partir de $E[X]$ et de $E[X^2]$.
\begin{eqnarray*}
V(X) & = & \cdots
\end{eqnarray*}
\vfill
\item Soient $a$ et $b$ deux nombres rééls, $X$ une varaible aléatoire.Alors
\begin{eqnarray*}
E[aX + b] & = & \cdots
\end{eqnarray*}
\vfill
\item Soit $f:x \mapsto (x - 2)(x + 3) + 2x$. En détaillant les étapes, calculer
~\\[0.2cm]
\begin{itemize}
\item $f(1) = $
\end{itemize}
~\\[1cm]
\end{enumerate}
\columnbreak
Nom - Prénom - Classe
\section{Connaissance}
\begin{enumerate}
\item Soit $X$ une variable aléatoire de loi de probabilité:
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|*{4}{c|}}
\hline
Valeurs & $x_1$ & $x_2$ & ... & $x_n$ \\
\hline
Probabilité & $p_1$ & $p_2$ & ... & $p_n$\\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
Alors
\begin{eqnarray*}
V(X) & = & \cdots \hspace{4cm} \\[1cm]
\sigma(X) &= &
\end{eqnarray*}
\vfill
\item Soient $a$ un nombre réél, $X$ une varaible aléatoire.Alors
\begin{eqnarray*}
V(aX) & = & \cdots
\end{eqnarray*}
\vfill
\item Soit $f:x \mapsto (x - 2)^2 - 2x$. En détaillant les étapes, calculer
~\\[0.2cm]
\begin{itemize}
\item $f(1) = $
\end{itemize}
~\\[1cm]
\end{enumerate}
\end{multicols}
\end{document}
%%% Local Variables:
%%% mode: latex
%%% TeX-master: "master"
%%% End:

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@@ -0,0 +1,19 @@
Notes sur Conn sur VA pour les 1S
#################################
:date: 2015-07-01
:modified: 2015-07-01
:tags: Stat_Proba
:category: 1S
:authors: Benjamin Bertrand
:summary: Pas de résumé, note créée automatiquement parce que je ne l'avais pas bien fait...
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\documentclass[a4paper,10pt]{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014-2015/Archive/2014-2015/tools/style/classCours}
\usepackage{/media/documents/Cours/Prof/Enseignements/2014-2015/Archive/2014-2015/2014_2015}
% Title Page
\titre{Variable aléatoire}
% \seconde \premiereS \PSTMG \TSTMG
\classe{\premiereS}
\date{Septembre 2014}
\begin{document}
\maketitle
\section{Variable aléatoire}
\begin{Def}
Soit $\Omega$ l'univers d'une expérience aléatoire.
Définir une variable aléatoire $X$ sur $\Omega$, c'est associer à chacune des issues de $\Omega$ un réel.
\end{Def}
\begin{Ex}
On tire au hasard une boule dans une urne constituée de 3 boules bleu, 5 boules verte, 9 boules jaune et 1 boule rouge.
\begin{itemize}
\item Une boule bleu rapporte 10
\item Une boule verte rapporte 1
\item Une boule jaune rapporte 1
\item Une boule rouge rapporte -4
\end{itemize}
On fait le dessin
\end{Ex}
\begin{Def}
Soit $X$ une variable aléatoire. Définir une loi de probabilité de $X$ c'est associer à chacune des valeurs prise par $X$ un nombre $P(X=x)$ compris entre 0 et 1 tel que la somme de tous ces nombres soit égale à 1.
\end{Def}
\begin{Ex}
Loi de probabilité pour l'exemple en question.
Représentation graphique de la loi -> diagramme bâtons
\end{Ex}
\begin{Def}
\begin{itemize}
\item L'évènement $\left\{ X = x \right\}$, où $x$ est un réel, est l'ensemble des issues de $\Omega$ auxquels ont a associé la valeur $x$.
\item L'évènement $\left\{ X \geq x \right\}$, où $x$ est un réel, est l'ensemble des issues de $\Omega$ auxquels ont a associé une valeur supérieur ou égale à $x$.
\item L'évènement $\left\{ X \leq x \right\}$, où $x$ est un réel, est l'ensemble des issues de $\Omega$ auxquels ont a associé une valeur supérieur ou égale à $x$.
\end{itemize}
\end{Def}
\begin{Ex}
On reprend l'exemple en détaillant quelques évènements et les probabilités associées.
\end{Ex}
\section{Espérance, variance et écart-type}
\begin{Ex}
Activité autour des barèmes d'un QCM.
\end{Ex}
\begin{Def}
Soit $X$ une variable aléatoire de loi de probabilité
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}
\hline
Valeurs & $x_1$ & $x_2$ & ... & $x_n$ \\
\hline
Proba & $p_1$ & $p_2$ & ... & $p_n$ \\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
\textbf{L'espérance} de $X$ est la moyenne des gains pondérées par leur probabilité. Elle se calcule de la manière suivante
\begin{eqnarray*}
E[X] & = & x_1 p_1 + x_2 p_2 + \cdots + x_n p_n = \sum_{i=1}^{n} x_i p_i
\end{eqnarray*}
\end{Def}
\begin{Ex}
Exemple de calcul simple
\end{Ex}
\begin{Rmq}
Gain espérable si l'on joue de nombreuse fois.
\end{Rmq}
\begin{Def}
Un jeu aléatoire est dit \textbf{équitable} quand son espérance est nulle.
\end{Def}
\begin{Def}
Soit $X$ une variable aléatoire de loi de probabilité
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|}
\hline
Valeurs & $x_1$ & $x_2$ & ... & $x_n$ \\
\hline
Proba & $p_1$ & $p_2$ & ... & $p_n$ \\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
\textbf{La variance} de $X$ est le nombre réel
\begin{eqnarray*}
V(X) & = & \sum_{i=1}^{n} (x_i - E[X])^2 \times p_i
\end{eqnarray*}
\textbf{L'écart type} de $X$ est le nombre réel
\begin{eqnarray*}
\sigma(X) & = & \sqrt{V(X)}
\end{eqnarray*}
\end{Def}
\begin{Prop}
\begin{eqnarray*}
V(X) & = & E[(x-E[X])^2] \\
V(X) & = & E[X^2] - E[X]^2
\end{eqnarray*}
\end{Prop}
\begin{Demo}
.
\end{Demo}
\begin{Prop}
Soient $a$ et $b$ deux réels, alors
\begin{eqnarray*}
E[aX+b] & = & aE[X] + b \\
V(aX) & = & a^2 V(X)
\end{eqnarray*}
\end{Prop}
\begin{Demo}
.
\end{Demo}
\end{document}
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@@ -0,0 +1,15 @@
Notes sur Cours les variables aléatoires pour les 1S
####################################################
:date: 2015-07-01
:modified: 2015-07-01
:tags: Cours,Stat_Proba
:category: 1S
:authors: Benjamin Bertrand
:summary: Pas de résumé, note créée automatiquement parce que je ne l'avais pas bien fait...
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@@ -0,0 +1,17 @@
Notes sur Exo sur les variables aléatoires pour les 1S
######################################################
:date: 2015-07-01
:modified: 2015-07-01
:tags: Proba_stat,Exo
:category: 1S
:authors: Benjamin Bertrand
:summary: Pas de résumé, note créée automatiquement parce que je ne l'avais pas bien fait...
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`Lien vers fig/50-53.png <fig/50-53.png>`_