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chapitre 13 interactif
Chapitre 13 ‱ Terminale spĂ© maths

Sommes de variables aléatoires et loi des grands nombres

Ce chapitre prolonge les probabilitĂ©s avec l’espĂ©rance, la variance, l’indĂ©pendance et la stabilisation des frĂ©quences.

Leçon claire et rapide

1. Espérance

L’espĂ©rance dĂ©crit la valeur moyenne attendue d’une variable alĂ©atoire.

2. Variance

La variance mesure la dispersion autour de l’espĂ©rance.

3. Somme

L’espĂ©rance d’une somme est la somme des espĂ©rances.

4. Indépendance

L’indĂ©pendance simplifie certains calculs sur les sommes.

5. Fréquences

Quand on répÚte une expérience, la fréquence se stabilise souvent.

6. Loi des grands nombres

La frĂ©quence d’un succĂšs tend vers la probabilitĂ© thĂ©orique.

E(X+Y)=E(X)+E(Y) V(X)=E(XÂČ)-E(X)ÂČ Pour une binomiale : E(X)=np

Méthode à retenir

Étape 1

Distingue bien espérance et probabilité.

Étape 2

Pense Ă  l’additivitĂ© de l’espĂ©rance.

Étape 3

La loi des grands nombres parle de fréquences sur de nombreuses répétitions.

Astuce : avance toujours dans l’ordre lecture de l’énoncĂ© → choix de la bonne notion → vĂ©rification finale. Une grande partie des erreurs vient d’une mauvaise identification du bon outil de cours.

SystÚme de défis aléatoires

Score
0 / 40
Défis réussis
0 / 5
Rang
Recrue aléatoire
Banque active
20 exercices
À chaque rechargement, la page tire 1 exercice alĂ©atoire dans chacune des 5 familles : EspĂ©rance, Variance, Sommes, FrĂ©quences, Loi des grands nombres.

Espérance

Moyenne

L’espĂ©rance reprĂ©sente surtout :

Variance

Binomiale

Pour X~B(10;0,5), V(X) vaut :

Sommes

Sommes

Si E(X)=2 et E(Y)=5, alors E(X+Y) vaut :

Fréquences

Simulation

Sur 1000 lancers d’une piĂšce Ă©quilibrĂ©e, la frĂ©quence de pile est en gĂ©nĂ©ral proche de :

Loi des grands nombres

Exemple

Pour un dé équilibré, la fréquence du 6 sur un grand nombre de lancers tend vers :

Termine tous les défis pour débloquer ton bilan final.