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@ -1,14 +0,0 @@
\documentclass[a4paper,10pt]{article}
\usepackage{myXsim}
\author{Benjamin Bertrand}
\title{Binomiale et echantillonnage - Cours}
\date{octobre 2020}
\pagestyle{empty}
\begin{document}
\maketitle
\end{document}

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@ -1,18 +0,0 @@
\documentclass[a4paper,10pt]{article}
\usepackage{myXsim}
\author{Benjamin Bertrand}
\title{Binomiale et echantillonnage - Cours}
\date{octobre 2020}
\DeclareExerciseCollection{banque}
\xsimsetup{
step=1,
}
\begin{document}
\input{exercises.tex}
\printcollection{banque}
\end{document}

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@ -1,10 +0,0 @@
\collectexercises{banque}
\begin{exercise}[subtitle={<++>}, step={1}, origin={<++>}, topics={Binomiale et echantillonnage}, tags={Probabilité, Échantillonnage, Binomiale}]
<++>
\end{exercise}
\begin{solution}
<++>
\end{solution}
\collectexercisesstop{banque}

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@ -1,55 +0,0 @@
Binomiale et echantillonnage
############################
:date: 2020-10-28
:modified: 2020-10-28
:authors: Benjamin Bertrand
:tags: Probabilité, Échantillonnage, Binomiale
:category: Complementaire
:summary: Modélisation et formalisation d'expériences répétées et échantillonnage.
Étape 1: Simulation de la suréservation
=======================================
Activité avec le tableur où l'on essaie de simuler une situation de suréservation d'un avion.
Bilan: définitions de loi de Bernoulli et de la loi binomiale (caractères pour modéliser et représentation par un arbre).
Étape 2: Étude de situations aléatoires et répétées
===================================================
Plusieurs situations pouvant être modélisées ou pas par une loi binomiale où l'on demande sur des petits arbres de calculer des probabilités.
Cours: formule de calcul de probabilité pour la loi binomiale et graphique pour les représenter.
Étape 3: Augmenter le nombre de répétitions
===========================================
Trouver une activité pour introduire ces coefficients binomiaux.
On reprend des situations à modéliser avec une loi binomiale mais à présent les arbres sont trop gros pour être dessiné. Il faut utiliser les coefficients binomiaux.
Cours: triangle de Pascal et coefficients binomiaux. Formules d'espérance et d'écart-type?
Étape 4: Bilan sur la loi binomiale
===================================
Exercices mobilisant tout ce qui a été vu avant. On en profitera pour faire une étude théorique de la situation de suréservation simulée au début de la séquence.
Cette séquence pourra faire l'objet d'un travail de groupe puis d'une présentation finale.
Étape 5: Comportement "normale" d'une situation aléatoire
=========================================================
Étude théorique du comportement d'une pièce équilibré et autres situations similaires qui mènent à la recherche d'une intervalle de fluctuation.
Cette séquence pourra faire l'objet d'un travail de groupe puis d'une présentation finale.
Cours: définition de l'intervalle de fluctuation
Étape 6: Prise de décision
==========================
Validation de l'appartenance d'un échantillon à une population globale.
Cours: Prise de décision.

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@ -1,43 +0,0 @@
Maths complémentaires
#####################
:date: 2020-10-28
:modified: 2020-10-28
:authors: Bertrand Benjamin
:category: Complementaire
:tags: Progression
:summary: Organisation de l'année pour l'option maths complémentaires.
Je suis à mis temps sur cet enseignement que je partage avec Camille Crespeau. On a décidé de faire des périodes de 8 semaines chacun durant lesquelles on traite deux thèmes.
Progression
===========
On part toujours sur 32 semaines de cours réparties en 5 périodes et il y a 10 thèmes à caser. Ça nous fait plus de 3 semaines par chapitre ou encore 10h (évaluations comprises).
Période 1 (Camille)
===================
- Modèles définis par une fonction d'une variable réelle
- Modèles d'évolutions discrèts
Période 2 (Benjamin)
====================
- `Binomiale et échantillonnage <./01_Binomiale_et_echantillonnage>`_
- Modèles d'évolutions continus
Période 3 (Camille)
===================
Période 4 (Benjamin)
====================
Période 5 (Camille)
===================
Période 6 (Benjamin)
====================

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After

Width:  |  Height:  |  Size: 11 KiB

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Width:  |  Height:  |  Size: 9.6 KiB

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@ -16,7 +16,6 @@ TRIBES = [
{"name": "Terminale Terminale spé sti2d", "directory": "TST_sti2d"},
{"name": "Science numérique et technologique", "directory": "SNT"},
{"name": "Enseignement scientifique", "directory": "EnsSci"},
{"name": "Maths Complémentaires", "directory": "Complementaire"},
]
AUTHOR = "Benjamin Bertrand"
@ -75,14 +74,8 @@ def sequence_prompt(
)
sequences = get_sequences(sequence["tribe"])
if sequences:
print("Séquences trouvées:\n\t" +
"\n\t".join(sorted([s.name for s in sequences])))
sequence["num"] = max([int(seq.name[0:2]) for seq in sequences]) + 1
else:
print("Pas de séquence trouvée")
sequence["num"] = 1
print("Séquences trouvées:\n\t" + "\n\t".join(sorted([s.name for s in sequences])))
sequence["num"] = max([int(seq.name[0:2]) for seq in sequences]) + 1
sequence["title"] = prompt(
f"Nom de la séquence (n°{sequence['num']}): ", default=title
)
@ -153,3 +146,4 @@ def sequence(c):
sequence["title_under"] = "#" * len(sequence["title"])
import_skel(dest, sequence, "sequence")