Ancienneté des actifsBut : Traduire le principe multiplicatif appliqué sur la«totalité» de l’arbre en termes d’algorithme, avec uneboucle itérative. On peut aussi commencer à lire letableau pour savoir comment trouver les 100 % .Interpréter aussi le nombre 75,90 % en bleu en celluleE3 , puis 40,2 % en cellule C5 .Ce type de lecture peut être demandé au Bac dans lesmatières techniques.1. 46,8 % des actifs du secteur tertiaire (soit 75,90 %des actifs) ont de 1 à moins de 10 ans d’ancienneté.Vérifier que B4+B5+B6 donne 100 % .2. a) Il y a 4 secteurs, donc N = 4 .b) P(A) = 0,0292 et P A (B) = 0,077 (en cellule B4 ) .c) P( A ) × P A (B) = P( A ⋂ B ) = 0,0292 × 0,077= 0,0022484 ≈ 0,00225 avec 3 chiffres significatifs.On calcule par ce produit la probabilité qu’un actif prisau hasard soit dans le secteur Agriculture et a moinsd’un an d’ancienneté.d) En B9 on saisit la formule = B3 * B4qui devient = E3 * E4 en cellule E9e) En F9 on saisit la formule = SOMME( B9 : E9 )et on obtient 0,106 avec 3 chiffres significatifs.On retrouve le résultat annoncé P(B) = 0,106 .Traduire en un programme n’a pas d’intérêt.Actifs de 10 ans ou plus d’anciennetéBut : Compléter le tableau par les lignes 10 et 11 avecle même type de calculs qu’en ligne 9 .1. On obtient :P(D) = P( D⋂A) + P( D⋂I ) + P( D⋂C ) + P( D⋂T )≈ 0,433 .2. P(E) ≈ 0,461 .On obtient le tableau suivant de résultats.1. b. P( T ⋂ R ) = 180400 = 0,45 .QCM page 71 pour répondre à un QCM p. 1952. c. P( G ⋃ R ) = P(G) + P(R) – P( G ⋂ R ) = 160+ 130– 70400 400 400On peut aussi calculer 90+70+60400= 220400 .= 0,55 .3. b. P A (S) = 1 – P A ( S ) = 1 – 0,2 = 0,8 .Car la somme des probabilités sur les branches issues d’unmême nœud, ici A, est égale à 1 .4. c. C’est la définition d’une probabilité conditionnelle :P M (S) = P( S ⋂ M ).P( M )5. b. On regarde la totalité de l’arbre :P(R) = P ( A ⋂ R ) + P( B ⋂ R ) + P( C ⋂ R )= 0,5 × 0,7 + 0,3 × 0,5 + 0,2 × 0,4 = 0,58 .6. a. P R (A) =P( A ⋂ R)P(R)= 0,5×0,70,58≈ 0,6 .Corrigés des exercices du chapitre 3ex1 a) P(G) = 423+195= 0,412 .1500b) P(H) = 975= 0,65 .1500c) P( G ⋂ H ) = 420= 0,28 .1500P( G ⋃ H ) = P(G) + P(H) – P( G ⋂ H ) = 0,782 .ex2 a) P(K) = 1951500 + 9751500 – 1471500 = 10231500 = 0,682 .b) P(L) = 1 – 1951500 = 0,87 .ex3 P A (B) =et P B (A) =P( A ⋂ B)P(A)P( A ⋂ B)P(B)= 0,1= 0,40,25= 0,1= 0,5 .0,2ex4 Arbre de probabilitécomplété ci-contre.Livre du professeur - Mathématiques Term STMG © Hachette Livre 2013 44
ex11 1. P( E ⋃ F ) = P(E) + P(F) – P( E ⋂ F )P A (B) = 0,7= 0,65 + 1 – 17P A (B) = 0,23 60 P A (B) = 0,3 .2. P( G ⋃ H ) = P(G) + P(H) – P( G ⋂ H ) = 0,44 .ex5 a) P(C) = P( C ⋂ A ) + P( C ⋂ A ) = 0,08 + 0,18 = 0,26 .b) P(D) = P( D ⋂ A ) + P( D ⋂ A ) = 0,12 + 0,33 = 0,45 .c) Les événements C et M sont disjoints.P( C ⋃ M ) = P(C) + P(M) = 0,26 + 0,29 = 0,55.ex12 P( R ⋃ S ) = P(R) + P(S) – P( R ⋂ S ) .D’où P( R ⋂ S ) = P(R) + P(S) – P( R ⋃ S )= 0,76 + 0,43 – 0,55 = 0,64 .Ou bien P( C ⋃ M ) = 1 – P(D) = 0,55 .ex6 a) P M (A) = P( A ⋂ M )= 0,2ex13 1. a) En cellule B2, on place la probabilité que l’élèveP(M) 0,29b) P M (A) = P( A ⋂ M )= 0,15×0,6de terminale STMG du lycée soit une fille majeure, c’est-àdire0,15 .≈ 0,31 .P(M) 0,29On obtient la probabilité que l’article choisi ne soit pas de lamarque Armor Lux, sachant que c’est une marinière.Ainsi dans ce magasin, 31 % des marinières ne sont pas deb) L’information concernant la part des élèves majeurs seplace en cellule D2 .c) Tableau des valeursla marque Armor Lux.c) P( M A) = P(M) + P(A) – P( M ⋂ A ) = 0,29 + 0,4 – 0,2= 0,49 .ex7 P(A) = 0,14 P(B) = 0,39 P(C) = 0,22 et P(D) = 0,75 .2. a) P( F ⋃ M ) = P(F) + P(M) – P( F ⋂ M )ex8 Bien lire un diagramme de Venn (dit «à patates») := 0,6 + 0,3 – 0,15 = 0,75 .les nombres notés concernent la partie seule, par exemple12 est l’effectif deOn obtient ce résultat , en F2 , en saisissant la formulel’intersection A et B et 20= B4 + D2 – B2 .est l’effectif de la partie Ab) P( F ∩ M) = 0,25 .privée des 12 qui sont aussiEn F3 , on peut saisir = C3 ou bien = 1 – F2 .dans B.a) A «l’étudiant n’est pas inscrit au concours A «.A ⋂ B «l’étudiant est inscrit au deux concours A et B « .ex14 QCM1. Réponse c. P(G) = 70224A ⋃ B «l’étudiant est inscrit à au moins l’un des concours A 2. Réponse a. P( A ⋂ S ) = 88224ou B « .3. Réponse a. P( A ⋃ G ) = P(A) + P(G) – P( A ⋂ G )b) Au total, il y a 100 étudiants := 20620 + 12 + 45 + 23 = 100 .224 224 224P(A) = 20+12= 0,32 ; P(B) = 45+124. Réponse a. = (E2 + B4 – B2) / $E$4= 0,55 ; et100100P( A ) = 1 – 0,32 = 0,68 . ex15 a) L’effectif de l’univers Ω est 100 .c) P( A ⋂ B ) = 1220+12+45= 0,12 et P( A ⋃ B ) = =0,77b) P(A) = 0,2 et P(B) = 0,38 .100 100c) P( A ⋂ B ) = 0,08 et P( A ⋂ B ) = 0,3 .ou bien P( A ⋃ B ) = P(A) + P(B) – P( A ⋂ B )= 0,32 + 0,55 – 0,12 = 0,77 . d) P A (B) = 820A (B) = 3080On a aussi P( A ⋃ B ) = 1 – 23100ex16 1. On utilise les effectifs indiqués, comme dans l’exo 8P(A) = 0,25 et P(B) = 0,4ex9 1. Faux. P( A ⋃ B ) = P(A) + P(B) – P( A ⋂ B ) .2. Vrai. P( A ) = 1 – P(A) = 1 – 5 = 2 .P( A ⋂ B ) = 0,06 et P( A ⋃ B ) = 0,59 .7 7 2. a) P A (B) est la probabilité que le lecteur ait lu les3. Faux. P( A ⋃ B ) = 0,15 + 0,6 – 0,1 = 0,65 .résultats de basketball sachant qu’il a lu les résultats4. Vrai. P( E ⋃ F ) = P(E) + P(F) – P( E ⋂ F ) = 0,63 .d’athlétisme. P A (B) = 625b) Pex10 1. a) Par lecture des effectifs du tableau :B (A) est la probabilité que le lecteur ait lu les résultatsP(A) = 180220= 0,45 et P(B) = d’athlétisme sachant qu’il a lu les résultats de basketball.400 400 P B (A) = 6b) H ⋂ B : « le salarié est un homme et travaille dans40l’équipe 2 » . P( H B ) = 90c) P B (A) est la probabilité que le lecteur ait lu les résultats400 d’athlétisme sachant qu’il n’a pas lu les résultats de2. F ⋃ B : « le salarié est une femme ou travaille dans19basketball. P B (A) =l’équipe 2 » . P( F ⋃ B ) = P(F) + P(B) – P( F ⋂ B )19+41 60= 150On peut lire ces trois résultats en utilisant les effectifs du400 400 400 400 diagramme.H ⋂ A : « Le salarié est un homme et ne travaille pas dansl’équipe 1» . P( H ⋂ A ) = 90ex17400P(A) = 0,1 P( A ) = 0,9Livre du professeur - Mathématiques Term STMG © Hachette Livre 2013 45
- Page 1 and 2: MathématiquesTerm STMGLivre du pro
- Page 3 and 4: SommaireProgressions possibles sur
- Page 5 and 6: 2 e progression : en spirale en com
- Page 7 and 8: T STMGDevoirs surveillés par chapi
- Page 9 and 10: DS Chapitre 5Exercice 11. c) 2. a)
- Page 11 and 12: Intentions des auteures et conseils
- Page 13 and 14: Pour la représentation sur calcula
- Page 15 and 16: 4. Formules sur tableur :1. Nuage d
- Page 17 and 18: 2. 25 % des ces familles ont un bud
- Page 19 and 20: ex26 1. Dans ce repère, le nuage d
- Page 21 and 22: ) Q1 = - 1 : au moins 25 % des pays
- Page 23 and 24: La 20 e année après le début de
- Page 25 and 26: Intentions des auteures et conseils
- Page 27 and 28: évoquer le « pourcent » chez les
- Page 29 and 30: Tableau de valeurs Atelier 1Consomm
- Page 31 and 32: ex5 a) Pour une hausse de 50 %, le
- Page 33 and 34: ex37 CM global = 1,2 × 1,3 = 1,56
- Page 35 and 36: ) La baisse s’applique au prix de
- Page 37 and 38: Le coefficient multiplicateur du ta
- Page 39 and 40: ex87 Partie A1. t= 78,2−75,2100 7
- Page 41 and 42: Une telle situation peut-être expl
- Page 43: Probabilité totale dans une partit
- Page 47 and 48: ) Faux , car P A (B) = 1 - 0,75 = 0
- Page 49 and 50: c) Comme la billetterie B a vendu a
- Page 51 and 52: D’après la question 4. b) , on c
- Page 53 and 54: En revanche, les thèmes abordés v
- Page 55 and 56: Objectifs des exercices : Bien que
- Page 57 and 58: 1. a) =-1*A2^4+12*A2^3-48*A2^2+80*A
- Page 59 and 60: Équation de la tangente en B : y =
- Page 61 and 62: Tableau de variationx 0 26 50B ‘(
- Page 63 and 64: ex61 1. Le maximum de la fonction f
- Page 65 and 66: ex90 f(x) = sur [ -6 ; 6 ] .1. a) S
- Page 67 and 68: D’où le signe de N(x) sur [ 1 ;
- Page 69 and 70: Intentions des auteures et conseils
- Page 71 and 72: pas utile d’insister si les élè
- Page 73 and 74: B. Loi normalea) P( 40 ≤ X ≤ 60
- Page 75 and 76: ) Comme la fréquence observée f =
- Page 77 and 78: P( X ≤ 3,5 ) ≈ P( -2 ≤ X ≤
- Page 79 and 80: a) D’où l’intervalle I 2 = [ 1
- Page 81 and 82: ex70 Partie A1.a) Valeurs de la sé
- Page 83 and 84: Intentions des auteures et conseils
- Page 85 and 86: Suite arithmétiqueÉtude d’une s
- Page 87 and 88: Sur TI : entrer dans le programmeED
- Page 89 and 90: On peut regarder le tableau de vale
- Page 91 and 92: Au bout de 10 ans, l’effectif de
- Page 93 and 94: 3. D’après le tableur (ou la cal
- Page 95 and 96:
Sur TI : On réalise une table de v
- Page 97 and 98:
Entre les années 2011 et 2012, les
- Page 99 and 100:
Intentions des auteures et conseils
- Page 101 and 102:
Rappel : la loi binomiale associée
- Page 103 and 104:
correspond au test «la fréquence
- Page 105 and 106:
une probabilité d’environ 0,95 ,
- Page 107 and 108:
Jacques Chirac et Jean-Marie Le Pen
- Page 109:
Et 19503= 650 , c’est-à-dire que