Mathématiques 2de

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Cours 3

Intersection et réunion

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A
Intersection et réunion d'événements

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Définition
Soient \text{A} et \text{B} deux événements d'un univers \Omega.
  • L'intersection de \text{A} et \text{B} est l'ensemble des issues qui réalisent à la fois \text{A} et \text{B} (les deux à la fois).
  • La réunion de \text{A} et \text{B} est l'ensemble des issues qui réalisent \text{A} ou \text{B} (au moins l'un des deux).
  • Les événements \text{A} et \text{B} sont incompatibles lorsque \text{A} \cap \text{B} = \emptyset.
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Notation

L'intersection de \text{A} et \text{B} se note \text{A} \cap \text{B}.
La réunion de \text{A} et \text{B} se note \text{A} \cup \text{B}.
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EXCLU. PREMIUM 2023

Intersection/union d'événements

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Propriété
Si \text{A} et \text{B} sont deux événements incompatibles alors \text{P} (\text{A} \cup \text{B})=\text{P} (\text{A})+\text{P} (\text{B}).
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Remarque

Par conséquent, si \text{A} et \text{B} sont incompatibles alors \text{P} (\text{A} \cap \text{B})=0.
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Démonstration
On note \text{N} le nombre total d'issues. n est le nombre d'issues réalisant \text{A} et p le nombre d'issues réalisant \text{B}.

Ainsi, en situation d'équiprobabilité, \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) = \dfrac { n } { \mathrm { N } } et \mathrm { P } ( \mathrm { B } ) = \dfrac { p } { \mathrm { N } }.

On pose alors \mathrm { A } = \left\{ x _ { 1 } \: ; x _ { 2 } \: ; \ldots \: ; x _ { n } \right\} et \mathrm { B } = \left\{ y _ { 1 } \: ; y _ { 2 } \: ; \ldots \: ; y _ { p } \right\}.
Puisque \mathrm { A } \cap \mathrm { B } = \emptyset alors \mathrm { \mathrm { A } \cup \mathrm { B } } = \left\{ x _ { 1 } \: ; x _ { 2 } \: ; \ldots \: ; x _ { n } \: ; y _ { 1 } \: ; y _ { 2 } \: ; \ldots \: ; y _ { p } \right\}.

Ainsi, \mathrm { \mathrm { A } \cup \mathrm { B } } contient n + p issues, d'où \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { B } ) = \dfrac { n + p } { \mathrm { N } } = \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { B } ).

Intersection et réunion d'événements
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Propriété
Soient \mathrm { A } et \mathrm { B } deux événements. On a \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { B } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { B } ).
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Exemple
Dans un jeu de cartes, si \text{A} est « la carte tirée est un pique » et \text{B} est « la carte tirée est un as » alors \text{A} \cap \text{B} est « la carte tirée est l'as de pique » et \text{A} \cup \text{B} est « la carte tirée est un pique ou un as » (on peut donc tirer n'importe quel pique ou n'importe quel as y compris l'as de pique).
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Démonstration
Notons \text{C} l'événement composé des issues qui réalisent \text{A} mais pas \text{B}.

Intersection et réunion d'événements
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Comme les événements \text{C} et \text{B} sont incompatibles, on a \mathrm { P } ( \mathrm { C } \cup \mathrm { B } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { C } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { B } ).
Or, \mathrm { C } \cup \mathrm { B } = \mathrm { A } \cup \mathrm { B } d'où \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { B } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { C } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { B } ).

De plus, les événements \text{C} et \mathrm { A } \cap \mathrm { B } sont incompatibles, donc on a \mathrm { P } ( \mathrm { C } \cup ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ) ) = \mathrm { P } ( \mathrm { C } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ).
Or, \mathrm { C } \cup ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ) = \mathrm { A } d'où \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { C } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ) et \mathrm { P } ( \mathrm { C } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) - \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ).

Ainsi, en combinant les deux résultats, on obtient \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { B } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) - \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { B } ),
c'est-à-dire \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { B } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { B } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { B } ).
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Application et méthode
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Énoncé
On a demandé à 180 adolescents quel était leur genre de film préféré et on a consigné les résultats dans le tableau ci-dessous.
 Filles Garçons Total
 Comédie7525100
 Action453580
 Total12060180

On choisit au hasard un adolescent qui a participé à cette étude. On considère les événements \text{A} : « l'adolescent choisi préfère les films d'action » et \text{F} : « l'adolescent choisi est une fille ». Calculer \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { F } ) et \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { F } ).
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Méthode

  • Chaque case du tableau nous donne la probabilité de l'intersection de deux événements.
  • Pour trouver \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { F } ), on utilise la formule
    \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { F } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { F } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { F } ).
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Solution
  • Dans le tableau, on peut lire qu'il y a 45 filles qui préfèrent les films d'action. Sachant que, sur les 180 adolescents qui ont été interrogés, 45 sont des filles qui préfèrent les films d'action, on a
    \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { F } ) = \dfrac { 45 } { 180 } = \dfrac { 1 } { 4 }.
  • On trouve dans le tableau que \mathrm { P } ( \mathrm { F } ) = \dfrac { 120 } { 180 } = \dfrac { 2 } { 3 } et que \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) = \dfrac { 80 } { 180 } = \dfrac { 4 } { 9 }.

D'où \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \mathrm { F } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) + \mathrm { P } ( \mathrm { F } ) - \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cap \mathrm { F } ) = \dfrac { 2 } { 3 } + \dfrac { 4 } { 9 } - \dfrac { 1 } { 4 } = \dfrac { 31 } { 36 }.

Pour s'entraîner
exercices ; et p. 309
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B
Événement complémentaire

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Définition
L'événement complémentaire de \text{A} est l'événement, noté \overline \text{A}, formé de toutes les issues qui ne réalisent pas \text{A}.
Autrement dit, \text{A} \cap \overline { \text{A} } = \emptyset et \text{A} \cup \overline { \text{A} } = \Omega.
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Propriété
Pour tout événement \text{A}, on a \mathrm { P } ( \overline { \mathrm { A } } ) = 1 - \mathrm { P } ( \mathrm { A } ).
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Démonstration
Par définition, \text{A} \cup \overline { \text{A} } = \Omega et \text { A}\cap \overline { \mathrm { A } } = \emptyset,
donc : \mathrm { P } ( \mathrm { A } ) + \mathrm { P } ( \overline { \mathrm { A } } ) = \mathrm { P } ( \mathrm { A } \cup \overline { \mathrm { A } } ) = \mathrm { P } ( \Omega ) = 1 d'où le résultat.
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Remarque

\text{A} et \overline \text{A} sont incompatibles.
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Exemple
À un carrefour, on a constaté que la probabilité qu'un feu soit vert est de 0\text{,}512. Ainsi, la probabilité que le feu ne soit pas vert est 1 - 0\text{,}512 = 0\text{,}488 .
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Application et méthode
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Énoncé
On tire un jeton au hasard dans une urne qui contient un jeton blanc et un jeton noir. Après le tirage, on remet le jeton tiré dans l'urne et on recommence cette expérience encore trois fois. Quelle est la probabilité d'obtenir au moins une fois un jeton noir ?
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Méthode

  • On commence par définir l'événement complémentaire de « obtenir au moins un jeton noir ».
  • On construit l'arbre de dénombrement associé à cette situation.
  • On utilise la propriété qui permet de calculer la probabilité d'un événement contraire.
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Solution
L'événement complémentaire de « obtenir au moins un jeton noir » est « n'obtenir aucun jeton noir ».
Grâce à un arbre de dénombrement, on détermine que la probabilité de n'obtenir aucun jeton noir est de \dfrac { 1 } { 16 }.
Donc la probabilité d'obtenir au moins un jeton noir est de 1 - \dfrac { 1 } { 16 }=\dfrac { 15 } { 16 }.


Événement complémentaire - Probabilités et échantillonnage
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Pour s'entraîner
exercices p. 310 et p. 316

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