Probabilités – Loi uniforme sur un intervalle

February 6, 2018 | Author: Anonymous | Category: Mathématiques, Statistiques et probabilités
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Probabilités – Loi uniforme sur un intervalle [

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Exercices corrigés Sont abordés dans cette fiche : (cliquez sur l’exercice pour un accès direct)        

Exercice 1 : densité de probabilité Exercice 2 : loi uniforme sur un intervalle Exercice 3 : calcul de probabilité d’un événement avec la loi uniforme Exercice 4 : calcul de probabilité conditionnelle avec la loi uniforme Exercice 5 : loi uniforme et géométrie Exercice 6 : espérance et variance d’une variable aléatoire continue Exercice 7 : loi uniforme et résolution de problème avec durée Exercice 8 : loi uniforme et résolution de problème avec inéquation

Probabilités – Loi uniforme sur un intervalle [

] – Exercices corrigés

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1

Exercice 1 (1 question)

Niveau : facile

une fonction constante sur un intervalle [

Soit

].

pour qu’elle soit une densité de probabilité ?

Quelle doit être la valeur de la constante

Correction de l’exercice 1

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Rappel : Densité de probabilité Soit un intervalle. On appelle densité de probabilité sur toute fonction continue et positive sur telle que : ( )

∫ Remarque : Pour tous réels  Si

[

 Si

[

 Si

]

et

], alors

tels que ∫

( )

[, alors



( )

∫ ( )

], alors



( )



est une fonction constante sur [ Par ailleurs,

, on a :

est positive sur [

].



( )

( )

] et définie par ( )

est donc continue sur [

] si et seulement si

(

).

.

Enfin, ∫

( )

Pour que

∫ , il faut donc que

En conclusion, toute fonction seulement si

[ ]



(

, c’est-à-dire

.

constante sur un intervalle [

est définie par ( )

, avec

)

] est une densité de probabilité sur [

] si et

.

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2

Exercice 2 (1 question)

Niveau : facile

est une variable aléatoire qui suit la loi uniforme sur l’intervalle [

].

Déterminer la fonction densité de probabilité.

Correction de l’exercice 2

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Rappel : Loi uniforme sur un intervalle Une variable aléatoire

suit la loi uniforme sur l’intervalle [

la fonction constante

définie sur [

] par ( )

La variable aléatoire

suit la loi uniforme sur l’intervalle [

] si elle admet comme densité de probabilité [

{

].

].

Par conséquent, la fonction , densité de probabilité, est définie par ( )

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(

)

.

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3

Exercice 3 (2 questions)

Niveau : facile

On choisit un nombre au hasard entre

et .

1) Quelle est la probabilité d’obtenir un nombre entre 2) Quelle est la probabilité d’obtenir le nombre ?

et

?

Correction de l’exercice 3

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Rappel : Probabilité d’un événement avec la loi uniforme Soit

une variable aléatoire suivant la loi uniforme sur [

Pour tout intervalle [

]

[

], on a : (

)



1) Calculons la probabilité d’obtenir un nombre entre (

)

].

et

.



Remarque : Par convention, choisir aléatoirement un nombre dans un intervalle [ ]. nombre selon la loi uniforme sur [

] revient à choisir ce

2) Calculons la probabilité d’obtenir le nombre . (

)

(

)



Remarque : La probabilité d’un événement ( impossible.

) est toujours nulle. On dit que cet événement est quasi-

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4

Exercice 4 (3 questions)

Niveau : moyen

On choisit un nombre au hasard entre

et .

1) Quelle est la probabilité d’obtenir un nombre strictement inférieur à ? 2) Quelle est la probabilité d’obtenir le nombre supérieur ou égal à ? 3) Quelle est la probabilité que le nombre choisi soit strictement inférieur à , sachant qu’il est strictement positif ?

Correction de l’exercice 4

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1) Calculons la probabilité d’obtenir un nombre strictement inférieur à . Soit la variable aléatoire (

)

suivant la loi uniforme sur [

(

)



(

]. ( (

)

) )

2) Calculons la probabilité d’obtenir un nombre supérieur ou égal à . (

)

(

)



(

)

(

)

3) Calculons la probabilité que le nombre choisi soit strictement inférieur à , sachant qu’il est strictement positif. Rappel : Probabilités conditionnelles (conditionnement par un événement) Soit

une loi de probabilité définie sur un ensemble . Soient

La probabilité de l’événement

)(

)

)

(( (

(

)) )

( (

(

deux événements tels que ( )

.

( ), est définie par :

sachant l’événement , notée ( )

(

et )

( )

) )

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(

)

(

)

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5

Exercice 5 (1 question)

Niveau : facile

Soit un triangle rectangle isocèle en tel que . On désigne par aléatoirement. est la variable aléatoire égale à l’aire du triangle . Sur quel intervalle

un point de [

] choisi

suit-elle la loi uniforme ?

Correction de l’exercice 5

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Le triangle triangle

est rectangle en est rectangle en .

Ainsi, l’aire

de

Autrement dit, la variable aléatoire

est isocèle en

Enfin, comme

est un point de [

égale à l’aire

] donc le

est telle que

Par ailleurs,

uniforme sur [

est un point de [

et

.

donc

] choisi au hasard,

]. Il vient alors que

suit la loi [ ] suit la loi uniforme sur .

suit la loi uniforme sur [

du triangle

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.

].

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6

Exercice 6 (2 questions)

Soit

Niveau : moyen

une variable aléatoire suivant une loi uniforme de densité de probabilité

On appelle « espérance de ( )



», notée ( ), et « variance de

sur [

].

», notée ( ), les réels tels que :

( )

( )

1) Exprimer ( ) en fonction des réels et . 2) En déduire une expression de ( ) en fonction des réels

( )



( ( ))

et .

Correction de l’exercice 6

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1) Exprimons ( ) en fonction des réels ( )

( )



(

)(





]

(

)

(

)

)

2) Exprimons ( ) en fonction des réels ( )



[ (

[

)

(

( )

et .

)( (

( ( ))

]

et .



(

(

)



)

(

)

) ) (

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7

Exercice 7 (3 questions)

Niveau : facile

M Martin et M Valentin se donnent rendez-vous entre 12h et 14h. Proche du lieu fixé, M Valentin arrivera assurément à 12h30. Quant à M Martin, son arrivée dépend des conditions de circulation routière : il arrivera entre 12h et 13h. 1) Quelle est la loi de probabilité suivie par la variable aléatoire donnant l’heure d’arrivée de M Martin ? 2) Calculer la probabilité que M Martin arrive avant M Valentin. 3) Calculer la probabilité que M Valentin attende M Martin plus de 10 minutes.

Correction de l’exercice 7

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]. 1) La variable aléatoire donnant l’heure d’arrivée de M Martin suit la loi uniforme sur [ 2) Calculons la probabilité que M Martin arrive avant M Valentin, dont l’arrivée est programmée à 12h30. M Martin arrive avant M Valentin si et seulement si M Martin arrive avant 12h30, c’est-à-dire entre 12h et 12h30. La probabilité recherchée est donc : (

)

(

)

3) Calculons la probabilité que M Valentin attende M Martin plus de 10 minutes. M Valentin attend M Martin plus de 10 minutes si et seulement si M Martin arrive après 12h40, c’est-à-dire entre 12h40 et 13h. Comme 12h40 représente (

(

)

(

) h, c’est-à-dire

h, la probabilité recherchée est :

)

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8

Exercice 8 (2 questions)

Niveau : moyen

1) Résoudre dans l’équation . 2) On choisit au hasard un réel dans l’intervalle [ l’inéquation ?

]. Quelle est la probabilité qu’il soit solution de

Correction de l’exercice 8

1) Résolvons dans Soit

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l’équation

.

le discriminant du trinôme du second degré (

.

) , l’équation

Comme

(

admet deux solutions réelles )

et (



telles que : )



2) Calculons la probabilité qu’un réel choisi au hasard dans l’intervalle [ l’inéquation . se trouvent dans ]

Les solutions réelles de l’inéquation dans ]

[

]

]

La probabilité

[, c’est-à-dire

], la loi de probabilité associée est la loi uniforme situées dans l’intervalle [

En outre, les solutions de l’inéquation [

]

[.

Comme on choisit un réel au hasard dans l’intervalle [ sur [ ].

(]

[

] soit solution de

[)

[

]

[

] se limitent à

[.

recherchée est donc donnée par :

( (

) )

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.

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