Introduction

1) Calcolo des probabilités :

Disciplinez que concourt pour analyser aux phénomènes et aux montants aléatoires, construisant avec d'un modèle.

 

2) ensemble :

La collection d'objets, réalise ou a séparé, des éléments d'énonciations.

 

3) cloison d'ensemble :

L'ébauche d'une classe des sottosets pas vident qui couvre l'intégralité entière sans superpositions.

 

4) principe fondamental du calcul de combinatorio :

Si un procédé peut être réalisé de diversesmanières de n ₁, et si, après ce procédé, un deuxième procédé peut être réalisé de diversesmanières de n ₂, et si, après ce deuxième procédé un troisième procédé peut être réalisé de diversesmanières de n ₃, et donc par l'intermédiaire de ; puis le nombre de manières desquelles le procédé qu'il peut réaliser dans l'ordre indiqué est

n₁ * n₂ * n₃ *.... * n_n.

 

5) dispositions :

Les groupes objecte l'ordre obtenu à vous prenant dans un ordre m de données sur N. Il peut calculer directement en utilisant le principe fondamental du calcul de combinatorio équivalent à

 

6) permutations :

Groupe le nombre de permutations que les ordres obtenus à vous prenant dans des objets d'un ordre des données N sur le N. est n !.

 

7) permutations avec des répétitions :

Il y a des permutations dans lesquelles quelques objets sont égaux entre ils et donc il ne donne pas l'endroit aux permutations distinguées, est dans ce cas-ci nécessaire pour se diviser pour le nombre de dispositions qui chacun de ces objets inadmissibles.

 

8) écrivent la valeur du coefficient binomial :

Ha où le numérateur est se multiplier immédiatement obtenu pour le nombre normal plus petit s'arrêtant au nombre indiqué de la différence entre 9 et 4 accrus de 1.

 

9) Enounce un théorème beaucoup concernant le bénéfice le coefficient binomial :

à condition qu'à = b c

 

10) combinaisons :

Les groupes ne passent pas commande obtenu à vous prenant des objets de m sur N, leur nombre sont égaux au coefficient binomial

 

11) expérience accidentelle :

Le procédé de l'observation de l'état final sur le subalterne de système à l'expérience, que suppose ripetibile infiniment un certain nombre de fois avec les mêmes modalités de l'exécution.

 

12) avec l'universel ou l'espace témoin :

Avec de des tous les possibles il s'avère vous d'une expérience accidentelle.

 

13) événement :

Il est avec de s'avère à vous.

 

14) événements incompatibles :

Deux événements sont incompatibles si leur intersection est un événement impossible, cela est les événements n'ont pas l'alerte à vous en commun.

 

15) axiomes de principe fondamental de Kolmogorov :

)    P(A) c'est un nombre positif ou nul.

b)    l'événement sûr a la probabilité unitaire.

c)    si 2 événements sont incompatibles, la probabilité de l'union d'événement est-elle égale à la somme des probabilités des événements simples P(A?B) = P(A) ? P(B)

 

16) fréquence relative :

Ébauche du rapport entre le nombre de le n(A) de fois dans du lequel un élément a lui-même comme le résultat avec à et le nombre n d'essais d'esperimento .

 

17) définition classique de la probabilité :

La probabilité d'un événement à est le rapport entre la possible s'avère à vous favorable à l'événement au n(A) et le nombre de le possible s'avère à vous n

18) si 0 sont avec l'un ž vide P(0) = 0 :

19) probabilité conditionnée :

Si à et B ils sont 2 événements d'un espace S témoin avec le ¹ 0 de P(B), la probabilité conditionnée de à considérer B est définie, et on l'indique avec P(A|B), la signification de rapport avec le ci² que la probabilité que l'événement à est eu lieu, une fois que cela l'événement de B a été eu lieu est donné du rapport de la probabilité de l'intersection et de la probabilité de l'événement de B

 

20) propriété de la probabilité conditionnée :

)    à P(A|B) est un nombre positif

b)    P(S|B) = 1

c)    Si à et B sont l'incompatibili puis P(A B d'événements | M) = P(A|M) P(B|M)

 

21) statistiquement événements indépendants  :

Deux événements indiquent statistiquement le indépendant si eguaglianza de vérification P(AB) = P(A) * P(B).

 

22) propriété des événements indépendants :

)    P(A B) = P(A) P(B) - P(A)*P(B)

b)    également à et B ils sont indépendants

c)    si à, B, C sont des événements indépendants, aussi à et AVANT JÉSUS CHRIST il ils sont

d)    si à, B, C sont des événements indépendants, aussi à et B C il ils sont

 

23) théorème du total de probabilité :

La probabilité d'un événement de B défini sur un espace S témoin peut être exprimée en limite des probabilités conditionnées considérant une cloison de S.

P(B) = P(A₁)*P(B|À1)....... )*p(bde P(A_m|À m)

 

24) théorème de Bayes :

C'est un théorème utile dans tous ces cas dans lesquels il y a un espace témoin de partizionato et à chaque cloison une probabilité est associée et la probabilité est voulue comme exemple pour être connue que que le morceau a produit à partir de la machine de B a également la caractéristique typique de à.

 

25) Essais De Bernoulliane :

Ébauche de avec des essais, entre le indépendant ils, dans lesquels il y a 2 ceux simples s'avère possible à vous.

 

26) probabilités d'avoir K réussi à un ordre de données :

p^kq^{n - k}

 

27) probabilités réussies d'avoir K dans un n'importe quel ordre :

 

28) événement rare :

Un événement indique rare si vérification avec une probabilité beaucoup de mineur de 1.

 

29) théorème de Poisson :

Il concourt à nous pour mesurer être facile de probabilité au lequel on a lieu des temps de k un événement rare, en fait n le nombre des essais et du p la probabilité de l'événement rare à. D'une telle manière c'est simplifié moi l'emploient de la formule de Bernoulli.