Ayr'Entraide

PROBABILITES
 
QCM1 Définitions
  1. L’événement élémentaire correspond à tous les événements possibles de l’expérience aléatoire 
  2. Lorsque deux événements sont disjoints, cela signifie que les événements ne possèdent pas de résultats en commun
  3. A∩B représentent l’événement constitué constituée des résultats de l’événement A et/ou de l’événement B
  4. Lorsque l’on a deux événements incompatibles, P(A∩B)= P(A).P(B)
  5. La probabilité de l’événement certain est toujours égale à 1
 

QCM2 Si A et B sont deux événements quelconques, l’événement complémentaire de A par rapport à B est 
  1. P(CB(A))= P(B)-P(A∩B)
  2. P(CA(B))= P(B)+ P(A∩B)
  3. P(CA(B))= P(B).P(A∩B)
  4. P(CB(A))= P(B)+P(A∩B)
  5. P(CA(B))= P(A)-P(A∩B)
 

QCM3 Si ? est l’événement complémentaire de A par rapport à l’événement certain 



QCM4 Concernant la loi de Morgan
 


QCM5 Soit une probabilité conditionnelle. Quelle(s) affirmation(s) est/sont vraie(s)
  1. PA(B) se lie la probabilité de B sachant A
  2. P(B/A)= P(A∩B)/ P(A)
  3. P(A/B)= P(B/A).P(A)/P(B)
  4. P(A∪B)= P(A/B).P(B)
  5. P(A∩B)= P(A/B)+P(B)
 

QCM6 Soit un test passé dans une population C. On note VP : vrais positifs, VN : vrais négatifs, FP : faux positifs, FN : faux négatifs, M : malades et NM : non-malades. Quelle(s) relation(s) est/sont exacte(s)
  1. La sensibilité (Se)= VP/(VP+FP)
  2. La spécificité (Sp)= VN/(VN+FP)
  3. La valeur prédictive positive (VPP)=Oddpost-test/(1-Oddpost-test)
  4. PT+(NM)= 1-VPP
  5. Le ratio de vraisemblance positif (RV+)= (1-Se)/Sp
 

QCM7 La probabilité qu’une personne soit porteuse d’une maladie est de 8%. Un test diagnostique utilisé pour détecter la maladie a pour spécificité 88% et pour sensibilité 95%. Combien vaut la valeur prédictive positive du test
  1. 0,408
  2. 0,370
  3. 0,036
  4. 0,504
  5. 0,997
 

Les QCM 8 et 9 sont liés

Soit un échantillon représentatif de 240 personnes issues de la population. On note 115 personnes avec un test positif, parmi lesquels 12 ne sont pas malades. Parmi les tests négatifs, 17 sont malades
 
QCM8 La probabilité d’avoir un test positif sachant que la personne est malade est de 
  1. 0,742
  2. 0,864
  3. 0,9
  4. 0,488
  5. 0,858
 

QCM9 Quelle(s) affirmation(s) est/sont vraie(s)
  1. Le nombre total de tests négatifs est de 125
  2. La valeur prédictive négative est de 0,622
  3. Le ratio de vraisemblance négative est de 0,158
  4. La spécificité est de 0,9
  5. La valeur prédictive positive est indépendante de la prévalence
 


 
QCM10 Soit l’oddspré test d’une maladie égal à 0.18. La prévalence de cette maladie est de
  1. 22%
  2. 5%
  3. 15%
  4. 18%
  5. 12%
 

QCM11 On lance deux dès à 6 faces. Voici le tableau des probabilités cumulées pour les résultats obtenus


Quelle est la probabilité d’obtenir un résultat compris entre 4 inclus et 8 inclus ?
  1. 19/36
  2. 25/36
  3. 17/36
  4. 21/36
  5. 30/36
 

QCM12 Soit une variable aléatoire X suivant une loi binomiale (8 ; 0,44).
  1. L’espérance mathématique E(x) est égale à 7,56
  2. L’espérance mathématique E(x) est égale à 18
  3. La variance mathémathique V(x) est égale à 3,52
  4. P(Y=4)=0,258
  5. Les épreuves de Bernoulli doivent être identiques et indépendantes
 

QCM13 Concernant la loi de Poison
  1. Elle concerne les variables aléatoires discrètes
  2. Elle concerne les événements rares
  3. Elle permet d’approximer la loi Binomiale lorsque N>20
  4. Si N=100 et p=5% alors P(Y=5)=0,175
  5. La variance V(Y)= λ/ N.p
 

QCM14 D’après la table de la fonction de répartition de la loi Normale, on peut dire que
  1. P (Z ≤ 0,23)= 0,59
  2. P ( Z ≥ 0,23)= 0,989
  3. P( Z ≤ 0,23)= 0,738
  4. P (Z ≤ 0,23)= 0,41
  5. P (Z ≤ -0,23)= 0,59
 

QCM15 Soit X une variable suivant la loi normale de paramètre (10 ; 4)
Combien vaut la probabilité P(16 ≤ X ≤ 23)
  1. 0,723
  2. 0,158
  3. 0,256
  4. 0,015
  5. 0,066
 
 



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