Title: PROBABILIT
1PROBABILITÉSen 3ème
2- Pourquoi laléatoire au collège ?
- Le programme de troisième et un bref historique
de lenseignement des probabilités depuis 1970 - Lapproche fréquentiste des probabilités et
quelques notions de probabilités - Un aperçu des programmes de lycée
31. Pourquoi laléatoire au collège ?
4- Pour permettre au citoyen daborder
lincertitude et le hasard dans une perspective
rationnelle
- Objectifs
- Familiariser plus tôt les élèves avec cette
branche des mathématiques, très utilisée dans de
nombreux secteurs professionnels. - Initier une réflexion sur la modélisation et la
simulation.
5- Car cest
- Une clé essentielle pour lanalyse et la
compréhension des phénomènes incertains. - Un enjeu de citoyenneté être capable davoir
un esprit critique face à certaines affirmations
des médias. - Un enjeu de société être en cohérence avec nos
voisins européens.
62. Le programme de troisième et un bref
historique de lenseignement des probabilités au
lycée
7 Les textes officiels
- Le programme de 3ème a pour objectifs
- de poursuivre la mise en place de paramètres
- (de position et de dispersion) d'une série
statistique - et denvisager ainsi la notion de résumé
statistique - de mettre en pratique sur des exemples simples
la notion de probabilité.
8Connaissances
Capacités
1.4. Notion de probabilité Thèmes de
convergence
- Comprendre et utiliser des notions élémentaires
de probabilité. - Calculer des probabilités
dans des contextes familiers.
9Exemples dactivités, commentaires
Commentaires spécifiques pour le socle
La notion de probabilité est abordée à partir de
situations familières (pièces de monnaie, dés,
roues de loteries, urnes). Certaines de ces
situations permettent de rencontrer des cas pour
lesquels les probabilités ne sont pas définies à
partir de considérations intuitives de symétrie
ou de comparaison mais sont approximativement
évaluées par les fréquences observées
expérimentalement (approche fréquentiste des
probabilités). La notion de probabilité est
utilisée pour traiter des situations de la vie
courante pouvant être modélisées simplement à
partir des situations précédentes. Les situations
étudiées concernent les expériences aléatoires à
une ou à deux épreuves.
Dans le cadre du socle, aucune compétence
nest exigible dans le cas des expériences à deux
épreuves.
10 Lévolution de lenseignement des probabilités
depuis 1970
- 1970 -gt 1990 les probabilités sont présentées
sous forme axiomatique.Le modèle étudié est
fondé sur léquiprobabilité des événements
élémentaires. Cela nécessite létude préalable
des dénombrements.
- En 1986 , la statistique descriptive arrive au
collège. Une démarche de mathématisation du réel
est initiée observation ? schématisation ?
modèle
11- En 1990, lapproche fréquentiste de la notion de
probabilité apparaît dans les programmes de
première.Pour introduire la notion de
probabilité, on sappuiera sur létude de séries
statistiques obtenues par répétition dune
expérience aléatoire. - Pour passer de lobservation de fréquences à la
notion de probabilité, il y a nécessité de
modéliser. (La probabilité dun événement est
définie par addition de probabilités dévénements
élémentaires.) - Le choix du modèle peut être légitimé par des
raisons de symétrie. Mais des situations ne
relevant pas de léquiprobabilité peuvent aussi
être étudiées et le dénombrement nest plus
forcément nécessaire.
123. Quelques notions de probabilités
13 Expériences aléatoires
Une expérience aléatoire - est une
expérience - elle peut être décrite par un
protocole et peut être répétée dans les mêmes
conditions - on peut déterminer à lavance la
liste des issues - on ne peut pas prévoir quelle
en sera lissue au moment où on la réalise.
14La proportion de boules jaunes dans lurne est
2/5.Lorsquon tire une boule au hasard dans
lurne, on a 2 chances sur 5 dobtenir une boule
jaune.La probabilité dobtenir une boule jaune
est 2/5.
Probabilité dune issue obtenue par des
considérations de symétrie ou de comparaison
La réalisation dexpériences permet de donner du
sens et de casser les fausses représentations.
15Probabilité obtenue par une approche fréquentiste
- Exemple du lancer de punaise
- La fréquence de chacune des issues Tête ou
Côté tend à se stabiliser pour un grand
nombre de lancers. - On ne peut approcher la probabilité de Tête
ou celle de Côté que par lexpérimentation.
16Lapproche fréquentiste des probabilités
- Lorsquon répète n fois une expérience aléatoire,
la série des résultats obtenus est appelée
échantillon de taille n. - Les distributions des fréquences obtenues varient
dun échantillon à lautre cest ce quon
appelle la fluctuation déchantillonnage.
17 La fluctuation déchantillonnage
Formules utilisées ENT(ALEA()6)1 et
NB.SI(A8A57"1")
18On observe que la fréquence se stabilise lorsque
la taille des échantillons augmente.
19 La loi des grands nombres
- Énoncé vulgarisé .
- Pour une expérience donnée, dans le modèle
défini par une loi de probabilité p, les
distributions des fréquences calculées sur des
séries de taille n se rapprochent de p quand n
devient grand.
20 Modélisation et simulation
- Simuler une expérience, c'est choisir un
modèle de cette expérience (c'est-à-dire lui
associer une loi de probabilité), puis effectuer
une autre expérience suivant la même loi (et plus
facile à réaliser).
Simulation
Statistique
Probabilité
Modélisation
21 Exemple de simulation
Pour chacun des jeux, chacun des deux résultats
possibles a une chance sur 2 de se produire. Ils
ont la même probabilité 1/2
On peut simuler lune des expériences à laide de
lautre, ou à laide dun tableur en utilisant la
formule SI(ALEA()lt0.5,P,F).
22Un exemple dexpérience à deux épreuves
- On dispose
- dune part, dun dé ayant une face rouge,
- deux faces noires et trois faces vertes
- dautre part, dune pièce de monnaie.
- Les deux sont bien équilibrés. On lance le dé
puis la pièce. - Écrire tous les résultats possibles.
- Déterminer la probabilité dobtenir Vert et
Pile. -
23Présentation des résultats à laide dun arbre
P
(RP)?
R
F
(RF)?
P
(N1P)?
N1
F
(N1F)?
P
(N2P)?
N2
F
(N2F)?
P
(V1P)?
V1
F
(V1F)?
(V2P)?
P
V2
F
(V2F)?
P
(V3P)?
V3
(V3F)?
F
La probabilité dobtenir (VP) est 3/12 soit 1/4
24On peut également présenter les résultats sous
forme darbre pondéré.
1/2
P
- Au premier niveau, chaque branche est pondérée
par la probabilité de l'événement correspondant.
R
F
1/2
1/6
- Un chemin représente l'intersection des
événements qui le composent.
1/2
P
2/6
N
- Le poids d'une branche secondaire est la
probabilité conditionnelle de l'événement qui se
trouve à son extrémité sachant que l'événement
situé à son origine est réalisé.
F
1/2
1/2
3/6
P
V
- Ainsi, la probabilité d'un chemin est le produit
des probabilités figurant sur ses branches.
F
1/2
254. Les programmes actuels au lycée
26Le programme actuel en seconde
- Dans les programmes de seconde de 2000, la
statistique descriptive opère une synthèse de ce
qui a été étudié en collège (représentations,
médiane, étendue), en approfondissant les
propriétés de la moyenne.
- En statistique inférentielle, la population nest
plus étudiée pour elle-même, mais considérée
comme un échantillon dune population plus
grande. Les séries statistiques étudiées sont
obtenues par répétition dune expérience
aléatoire. On travaille sur la distribution des
fréquences, simulation et fluctuation
déchantillonnage.
27Un exemple de travail sur la simulation
28Les programmes en première
- En statistique, les paramètres de dispersion
(écart type et écart interquartile) sont
introduits. - Létude de séries de données (en particulier
chronologiques) est approfondie en ES. Le lien
entre arbre et tableau à double entrée y est
effectué.
- La notion de probabilité est introduite le lien
avec la distribution des fréquences est éclairé
par un énoncé vulgarisé de la loi des grands
nombres. - En S, des expériences aléatoires de référence
étant modélisées, on peut simuler des lois de
probabilités simples.
29La probabilité dun événement est égale à la
somme des probabilités des issues qui les
composent, de la même manière que pour la
fréquence.
30Les programmes en terminale
- En ES, lajustement affine de séries statistiques
à deux variables est effectué. - Le problème de ladéquation à une loi
équirépartie est posé.
- La définition de la probabilité conditionnelle de
B sachant A est justifiée par des calculs
fréquentiels. La notion dindépendance permet de
modéliser des expériences indépendantes, en
particulier la répétition des expériences de
référence vues en première. - Des exemples de lois discrètes (en S et ES) et
continues (en S) sont abordés.
31Lien entre fréquences et probabilités
conditionnelles
- Une enquête de marketing portant sur le choix
entre deux abonnements A et B lors de lachat
dun téléphone portable et le statut de
lacheteur (salarié ou non salarié) a conduit au
recueil des données de 9321 nouveaux acheteurs,
consignées dans le tableau suivant
Effectifs A B Total
Salarié 4 956 1 835 6 791
Non salarié 1 862 668 2 530
Total 6 818 2 503 9 321
32Fréquences conditionnelles A B Total
Salarié 0,727 0,733 0,729
Non salarié 0,273 0,267 0,271
Total 1 1 1
Notation f A (S) 0,727
33Conclusion
- Nouvelle forme de pensée à acquérir.
- Favoriser la démarche par lexpérience, laisser
du temps,effectuer des allers-retours entre
expérience et modèle. - Fil rouge tout au long de lannée, qui permet de
réinvestir dautres notions, en particulier de
statistique.