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  • Published: 24.06.2024. Last updated: 01.01.1970.



Parfois, nous égarons nos objets et nous pensons à la possibilité que cet objet se trouve dans une région par rapport à d'autres régions où nous avons dû aller. La connaissance des probabilités géométriques pondère tes options et tu apprendras cela ci-après.


Qu'est-ce que la probabilité géométrique ?

La probabilité géométrique consiste à trouver la probabilité d'occurrences liées à des paramètres géométriques tels que la longueur et la surface.

Avant de commencer ton voyage vers les probabilités géométriques, il faut comprendre les bases des probabilités.


Qu'est-ce qu'une probabilité ?

La probabilité nous indique dans quelle mesure un événement ou une combinaison d'événements peut se produire.

Les valeurs de probabilité sont comprises entre 0 et 1 et s'expriment en termes de 0P1. Cela signifie que le résultat peut être 0 lorsqu'il n'y a aucune probabilité que cet événement se produise et 1 lorsqu'il y a toutes les chances que cet événement se produise.


La probabilité qu'un événement Z se produise s 'écrit souvent P (Z). Pour déterminer la probabilité d'un résultat, il faut connaître le nombre total de résultats. Le nombre total de résultats est appelé l'espace d'échantillonnage. Une fois que l'espace d'échantillonnage est dérivé, une proportion de l'événement dans l'espace d'échantillonnage est trouvée. Cette proportion est calculée en divisant l'événement par l'espace d'échantillonnage.


8 boules rouges, 9 boules vertes et 3 boules jaunes sont placées dans une boîte. Trouve la probabilité de choisir une boule verte.


Solution

Tout d'abord, tu dois résoudre l'espace d'échantillonnage :

8 rouges + 9 vertes + 3 jaunes = 20 boules.


La question est donc de savoir quelle est la probabilité que tu choisisses une boule verte parmi ces 20 boules.

N'oublie pas qu'il y a 9 boules vertes ; il s'agit donc de 9 boules vertes sur 20 boules.

P(G)=920

Types de probabilités géométriques

Tu apprendras ici deux types de probabilités géométriques.

Probabilité de longueur

Cette probabilité est également connue sous le nom de probabilité unidimensionnelle. La probabilité qu'un événement se produise à une certaine distance sur une distance plus longue peut être déterminée en trouvant le rapport entre la distance possible et la distance totale.

Prenons la ligne suivante.

Si la distance BC est comprise dans la distance totale AD, la probabilité que l'événement se produise en BC est la suivante

P(event occurs in BC)=BCAD.


La probabilité delongueur t'aide à trouver la possibilité d'un événement dans des systèmes unidimensionnels, ce qui te permet de peser tes options et de faire des jugements raisonnables.

La probabilité de longueur t'indique les chances qu'un événement se produise dans un système unidimensionnel.


Une sélection doit être faite entre les points G et F, comme indiqué ci-dessous.


Trouve la probabilité que la sélection tombe dans

  1. G
  2. HF
  3. FJ
  4. GH ou HF


Solution

Il faut d'abord calculer l'espace d'échantillonnage entre G et F.

De G à F, la distance GF = 3 - (-5)=3+5=8.

Par conséquent, l'espace d'échantillonnage est GF=8.


a. Pour trouver la probabilité que la sélection tombe dans GH, on calcule d'abord la distance GH,

GH=-2-(-5)=3,

D'où,

P (GH)=GHGF=38.


b. Pour trouver la probabilité que la sélection tombe dans HF, nous calculons la distance HF,

HF=3-(-2)=3+2=5,

D'où,

P (HF)=HFGF=58.


c. Pour trouver la probabilité que la sélection tombe dans FJ, et avant de calculer la distance FJ, notons que la région FJ n'est pas dans GF, donc le fait que FJ se produise dans GF est nul, d'où.

P (FJ)=08=0.


d. Pour trouver la probabilité que la sélection tombe dans GH ou HF, il faut faire l'union de deux événements qui se produisent. On a donc ,

P (GHHF)=P (GH) + P (HF)-P(GHHF)

mais, P(GH)=38calculé dans la partie a, P(HF)=58, calculé dans la partie b.

On a P(GHHF)=0, donc P(GH U HF)=38+58=88=1.



Le bus Stagecoach passe toutes les 15 minutes à Frimley. John met 10 minutes pour se rendre à l'école depuis l'arrêt de bus. Si John arrive à l'arrêt de bus à sept heures et demie et qu'il est censé arriver à l'école à huit heures moins le quart, quelle est la probabilité qu'il arrive à l'heure à son école ?

Quelle est la probabilité qu'il atteigne son école à temps ?


Solution

Pour connaître les chances de John d'arriver à l'école à l'heure, nous devons trouver la meilleure heure à laquelle le bus peut arriver pour que John rejoigne l'école à 7h45. Pour calculer cela, nous devons connaître le temps d'attente le plus long de Jean à l'arrêt de bus avant qu'il ne commence à être en retard. Nous avons ,

Temps entre l'arrêt de bus et l'école = 10 minutes.

John arrive à l'arrêt de bus à 7h30 et doit être à l'école à 7h45. Cela signifie que Jean a encore 15 minutes (c'est-à-dire 7 h 45 - 7 h 30) pour se rendre à l'école.

Si le bus arrive exactement à 7h30, c'est-à-dire au moment où Jean arrive à l'arrêt de bus, cela signifie que Jean arrivera à l'école à 7h40, ce qui lui donne 5 minutes d'avance. Jean ne peut donc attendre que 7 h 35 (c'est-à-dire 7 h 30 + 5 minutes) avant d'arriver en retard à l'école.


Le temps d'attente favorable de Jean est donc de 5 minutes, et le temps total maximum qu'il peut attendre pour le bus est de 15 minutes.

Par conséquent ,


The probability that he reaches his school on time=favourable waiting timetotal available waiting timeThe probability that he reaches his school on time=515The probability that he reaches his school on time=13P(John getting to school on time)=favourable waiting durationMaximum waiting duration=515=13

Un chemin circulaire a été divisé en 3 régions, les arcs A, B et C. Trouve la probabilité qu'un semis poussant sur un chemin circulaire se trouve dans l'arc B si la longueur de l'arc A est de 5cm, la longueur de l'arc C est de 12cm et le rayon du chemin circulaire est de 7cm. Prends π=227.


Solution

Pour déterminer la probabilité que la plantule pousse dans l'arc B, nous avons besoin de notre espace d'échantillonnage. L'espace d'échantillonnage est la distance totale autour de la trajectoire circulaire.


La distance totale autour de la trajectoire circulaire est égale à la circonférence de la trajectoire. Mais

Circonférence du chemin circulaire=2πr=2×227×7,

donc la distance totale autour de la trajectoire circulaire est de 44 cm.

Maintenant, nous avons besoin de connaître la longueur de l'arc de B après avoir donné les longueurs des arcs de A et C comme étant respectivement 5cm et 12cm.

Mais la distance totale autour de la trajectoire circulaire est de 44 cm, donc

Arc length of B=total distance-(A + C)=44-(5+12) =44-17 =27cm.

La probabilité que le plant se trouve en B est donc de

P(B)=Arc length of BArc length of the circular path=2744.

P (B)=2744

Probabilité de zone

La probabilité de zone (également connue sous le nom de probabilité bidimensionnelle) implique la possibilité qu'un résultat se produise dans une zone donnée sur une zone plus grande.


Imagine qu'une pelouse de volley-ball soit divisée en 3 parties P, Q et R.



Lorsque tu dois prédire quelle zone de la pelouse le ballon de volley-ball va frapper, tu dois prendre en compte la surface des parties P, Q et R séparément. Ainsi ,

P(Ball hitting region P)=Area of region PTotal area of volleyball lawn.

La probabilité de zone indique les chances qu'un événement se produise à l'intérieur d'une zone.

La figure ci-dessous représente une pelouse rectangulaire d'une longueur de 15 cm et d'une largeur de 30 cm. Un terrain de sable en forme de triangle équilatéral a été créé à l'intérieur de la pelouse. Si un golfeur frappe une balle de golf dans la pelouse, quelle est la probabilité que la balle touche le terrain sablonneux ?



Solution

Étape 1.

Nous trouvons la surface de la pelouse rectangulaire.


Area of a rectangle=length×breadth =15×30 =450cm2

Étape 2.

Nous trouvons la surface du terrain sablonneux triangulaire équilatéral.

Area of triangle=12×base×height=12×6×8=24cm2


Étape 3.

Nous trouvons la probabilité que le golf touche le terrain sablonneux.


P(golf hits the sandy court)=Area of triangular sandy courtArea of rectangular lawn=24450=475.

La figure ci-dessous est une cible. Si ses rayons le plus long et le plus court sont respectivement de 56 cm et de 7 cm. Trouve la probabilité qu'une flèche n'atteigne pas l'œil de bœuf (le point rouge). Prends π=227.



Solution

Étape 1.

Nous trouvons la surface de la cible entière. Comme il s'agit d'un cercle, on utilise le rayon le plus long pour trouver sa surface.


Area of targer=πr2=227×562=9856 cm2

Étape 2.

On trouve la surface de l'œil de bœuf (région rouge). Sachant que l'œil de bœuf (région rouge) est le plus petit cercle, cela signifie qu'il a le plus petit rayon. Ainsi ;


Area of bull's eye=227×72=154cm2.


Étape 3.

Nous trouvons la probabilité de toucher l'œil du bœuf. Soit B l'événement qui touche l'œil du bœuf.


P (Hitting the bull's eye)=P(B)=Area of bull's eyeArea of target=1549856=164


Étape 4.

Nous trouvons la probabilité de ne pas faire mouche. Donc B' est l'événement qui n'a pas touché l'œil du taureau, d'où

P(Not hitting the bull's eye) = 1 - P(hitting the bull's eye)donc

P (B')=1- P (B)=1-164 =6364.

Probabilité géométrique - Principaux enseignements

  • Les probabilités nous indiquent la possibilité qu'un événement ou une combinaison d'événements se produise.
  • Le nombre total de résultats est connu sous le nom d'espace d'échantillonnage.
  • La probabilité géométrique consiste à trouver la probabilité d'occurrences liées à des paramètres géométriques tels que la longueur et la surface.
  • La probabilité de longueur compare la possibilité d'un résultat à une distance donnée sur une distance plus longue.
  • La probabilité de surface implique la possibilité qu'un résultat se produise dans une zone donnée sur une zone plus large.




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Gabriel Freitas

AI Engineer at StudySmarter

Gabriel Freitas is an AI Engineer with a solid experience in software development, machine learning algorithms, and generative AI, including large language models' (LLMs) applications. Graduated in Electrical Engineering at the University of São Paulo, he is currently pursuing an MSc in Computer Engineering at the University of Campinas, specializing in machine learning topics. Gabriel has a strong background in software engineering and has worked on projects involving computer vision, embedded AI, and LLM applications.

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