Non. Il y a 2 étapes successives et 4 issues possibles ; une loi de Bernoulli exige une seule épreuve à 2 issues.
📈
Suites numériques
›
Définition
Une suite numérique associe à tout entier naturel n un réel noté u(n) ou uₙ.
Relation fonctionnelle : u(n) exprimé directement en fonction de n
Relation de récurrence : u(n+1) exprimé en fonction de u(n), avec un terme initial
Représentation graphique — Nuage de points M(n ; u(n))
Les abscisses sont les entiers n, les ordonnées sont les termes u(n).
u(n) = 1 + 0,5n — croissante (a = 0,5 > 0)
v(n) = 1 − n — décroissante (a = −1 < 0)
Sens de variation
u est croissante si u(n+1) − u(n) ≥ 0 pour tout n
u est décroissante si u(n+1) − u(n) ≤ 0 pour tout n
Suite arithmétique — raison a
On passe d'un terme au suivant en ajoutant toujours le même réel a.
Relation de récurrence : u(n+1) = u(n) + a
Si a > 0 → croissante | Si a < 0 → décroissante
Représentée par des points alignés (croissance linéaire)
Suite arithmétique : points alignés (croissance linéaire)
Prouver par le calcul : si u(n+1) − u(n) = a (constante) pour tout n, la suite est arithmétique de raison a.
Suite géométrique — raison q
On passe d'un terme au suivant en multipliant par le même réel non nul q.
Relation de récurrence : u(n+1) = u(n) × q
Modélise un taux d'évolution constant → croissance exponentielle.
Si q > 1 → croissante | Si 0 < q < 1 → décroissante
Tangente à la courbe de f au point d'abscisse a : y = f'(a)(x − a) + f(a)
Cas f'(a) = 0 → tangente horizontale :
Minimum — tangente horizontale
Maximum — tangente horizontale
Point d'inflexion — tangente horizontale
Variations selon le signe de la dérivée
f'(x) ≥ 0 sur I ⟺ f croissante sur I
f'(x) ≤ 0 sur I ⟺ f décroissante sur I
f' s'annule en changeant de signe → f admet un extremum
f(x)=x²+2 : f′(x)=2x < 0 puis > 0 → minimum en x = 0
x
−∞
0
+∞
f'(x) = 2x
−
0
+
f(x) = x²+2
↘
2
↗
🎲
Probabilités & Variables aléatoires
›
Probabilités conditionnelles
La probabilité de B sachant A, notée P_A(B) : P_A(B) = Card(A∩B) / Card(A) (en équiprobabilité)
Tests diagnostiques
Faux positif : test positif alors que le patient est non malade
Faux négatif : test négatif alors que le patient est malade
Sensibilité : P_M(T) — P(test positif | malade)
Spécificité : P_M̄(T̄) — P(test négatif | non malade)
Variable aléatoire discrète
X associe un nombre à chaque issue. La somme des P(X = xᵢ) vaut toujours 1.
Espérance : E(X) = Σ pᵢ × xᵢ
Loi de Bernoulli
La loi de probabilité est appelée loi de Bernoulli (0,1) de paramètre p.
Deux issues : succès S (prob. p) et échec E (prob. q = 1−p).
X = 1 (succès) ou 0 (échec). E(X) = p
Issue
Succès
Échec
x
1
0
P(X=x)
p
q = 1−p
Échantillons et fréquences
Pour un échantillon de taille n d'une loi de Bernoulli de paramètre p : s = √(p(1−p) / n)
Environ 68% des fréquences observées f appartiennent à [p − s ; p + s].
Plus n est grand, plus s est petit → fréquences proches de p.