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TS. Évaluation 8 -Correction
♣
1 ( 5 points ) Dans cet exercice, on s’intéresse au mode de fonctionnement de deux restaurants : sans réservation
ou avec réservation préalable.
1° Le premier restaurant fonctionne sans réservation mais le temps d’attente pour obtenir une table est souvent un
problème pour les clients. On modélise ce temps d’attente en minutes par une variable aléatoire X qui suit une loi
exponentielle de paramètre λ où λ est un réel strictement positif.
Une étude statistique a permis d’observer que le temps moyen d’attente pour obtenir une table est de 10 minutes.
a) Déterminer la valeur de λ.
Le temps moyen d’attente est de 10 minutes donc E(X) = 10 ;
E(X) =
1
1
⇐⇒ λ =
= 0, 1
λ
10
b) Quelle est la probabilité qu’un client attende entre 10 et 20 minutes pour obtenir une table ?
(Arrondir à 10−4 ).
La probabilité qu’un client attende entre 10 et 20 minutes est P (10 6 X 6 20).
Comme X suit la loi exponentielle de paramètre 0, 1 on sait que :
Z 20
h
i20
0, 1e−0,1t dt = − e−0,1t
= −e−2 + e−1 ' 0,232 5
P (10 6 X 6 20) =
10
10
c) Un client attend depuis 10 minutes. Quelle est la probabilité qu’il doive attendre au moins 5 minutes de plus
pour obtenir une table ? On arrondira à 10−4 .
Un client attend depuis 10 minutes.
La probabilité qu’il doive attendre au moins 5 minutes de plus pour obtenir une table est la probabilité qu’il
attende au moins 15 minutes, sachant qu’il a déjà attendu 10 minutes ; c’est-à-dire : PX>10 (X > 15)
On sait que la loi exponentielle est une loi à « durée de vie sans vieillissement » donc que, pour tous réels
strictement positifs h et t : PX>t (X > h + t) = P (X > h).
On en déduit que PX>10 (X > 15) = P (X > 5).
a
h
ia
λe−λt dt = − e−λt = 1 − e−λa donc
0
0
−0,5
−0,5
−0,5
=1−e
; P (X > 5) = 1 − P (X 6 5) = 1 − 1 − e
=e
' 0,606 5
On sait que, pour une loi exponentielle de paramètre λ, P (X 6 a) =
P (X 6 5) = 1 − e−0,1×5
Z
2° Le deuxième restaurant a une capacité d’accueil de 70 places et ne sert que des personnes ayant réservé au préalable.
La probabilité qu’une personne ayant réservé se présente au restaurant est estimée à 0, 8.
On note n le nombre de réservations prises par le restaurant et Y la variable aléatoire correspondant au nombre de
personnes ayant réservé qui se présentent au restaurant.
On admet que les comportements des personnes ayant réservé sont indépendants les uns des autres.
a) Quelle est la loi de la variable aléatoire Y ? Justifier la réponse et préciser, en fonction de n, son espérance
mathématique E(Y ) et son écart-type σ(Y ).
À la répétition n fois, de façon indépendante, d’une épreuve à deux issues, je peux associer la variable aléatoire
Y qui comptabilise le nombre de succès ; ici, il y a succès si une personne ayant réservé se présente au restaurant
avec p = 0, 8.
p
Y suivant la loi binomiale B(n , p) a pour espérance mathématique np et pour écart type np(1 − p).
p
p
E(Y ) = n × 0, 8 = 0, 8n et σ(Y ) = n × 0, 8 × 0, 2 = 0, 16n
b) Dans cette question, on désigne par Z une variable aléatoire suivant la loi normale N µ, σ 2 de moyenne
µ = 64, 8 et d’écart-type σ = 3, 6.
Calculer la probabilité p1 de l’évènement {Z 6 71} à l’aide de la calculatrice.
À la calculatrice, on trouve p1 = P (Z 6 71) ' 0,957 5
c) Le restaurant a reçu 81 réservations. On demande par deux méthodes ¬ et ­, une estimation de la probabilité
qu’il ne puisse pas accueillir certains des clients se présentant en ayant réservé :
¬ On admet que lorsque n = 81, p1 est une valeur approchée à 10−2 près de la probabilité p(Y 6 70).
On cherche donc la probabilité que plus de 70 clients se présentent, c’est-à-dire P (Y > 70).
P (Y > 70) = 1 − P (Y 6 70) = 1 − p1 ' 0,042 5
­ Appliquer, en justifiant son utilisation, le théorème de Moivre-Laplace.
Y est une variable aléatoire qui suit la loi binomiale B(81 , 0, 8),
n = 81 donc n > 30
np = 81 × 0, 8 = 64, 8 =⇒ np > 5 et nq = 81 × 0, 2 = 16, 2 =⇒ nq > 5
Y − 64, 8
Y − 64, 8
√
=
est une variable aléatoire
3, 6
12, 96
centrée réduite qui peut-être approchée par une variable aléatoire T ,→ N 0, 12 .
Y − 64, 8
71 − 64, 8
P (Y > 70) = P (Y > 71) = P
≈ P (T > 1,722 222) ' 0,042 5
>
3, 6
3, 6
Par suite, d’après le théorème de Moivre-Laplace,
2 ( 5 points ) Une entreprise de jouets en peluche souhaite commercialiser un nouveau produit et à cette fin, effectue
divers tests permettant de rejeter les peluches ne répondant pas aux normes en vigueur. D’expérience, le concepteur
sait que 9 % des nouveaux jouets ne répondent pas aux normes.
À l’issue des tests, il est noté que
•
96 % des peluches répondant aux normes sont acceptées par les tests ;
•
97 % des peluches ne répondant pas aux normes ne sont pas acceptées à l’issue des tests.
On prélève une peluche au hasard dans la production de l’entreprise. On note
•
N l’évènement : « la peluche répond aux normes en vigueur » ;
•
A l’évènement : « la peluche est acceptée à l’issue des tests ».
Partie A
1° Construire un arbre pondéré représentant la situation exposée précédemment.
0, 91
0, 96
A
0, 04
A
0, 03
A
0, 97
A
N
•
0, 09
N
2° Démontrer que la probabilité qu’une peluche soit acceptée à l’issue des tests est 0,876 3.
La probabilité qu’une peluche soit acceptée est P (A).
D’après la formule des probabilités totales : P (A) = P (N ∩ A) + P (N ∩ A).
P (N ∩ A)= P (N ) × PN (A) = 0, 91 × 0, 96 = 0,873 6
=⇒ P (A) = 0,873 6 + 0,002 7 = 0,876 3
P N ∩ A = P N × PN (A) = 0, 09 × 0, 03 = 0,002 7
3° Calculer la probabilité qu’une peluche qui a été acceptée à l’issue des tests soit véritablement aux normes en vigueur.
Arrondir le résultat au dix-millième.
PA (N ) =
P (N ∩ A)
0,873 6
=
≈ 0,996 9
P (A)
0,876 3
Partie B
On considère que la vie d’une peluche se termine lorsqu’elle subit un dommage majeur (déchirure, arrachage . . . ).
On admet que la durée de vie en années d’une peluche, notée D, suit une loi exponentielle de paramètre λ.
1° On sait que P (D 6 4) = 0, 5. Interpréter ce résultat dans le contexte de cet exercice.
Calculer la valeur exacte de λ.
Si D suit une loi exponentielle de paramètre λ, alors P (D 6 a) =
Z
a
λe−λt dt = 1 − e−λa .
0
P (D 6 4) = 0, 5 ⇐⇒ 1 − e
−4λ
= 0, 5 ⇐⇒ 0, 5 = e
−4λ
1
ln 2
⇐⇒ ln
= −4λ ⇐⇒ λ =
2
4
La peluche a une chance sur deux d’avoir une durée de vie de moins de 4 ans.
2° On prendra ici λ = 0,173 3.
Le jour de ses trois ans, un enfant qui joue avec cette peluche depuis sa naissance décide, voyant qu’elle est encore
en parfait état, de la donner à sa sœur qui vient de naître.
Calculer la probabilité pour que sa sœur la garde sans dommage majeur au moins cinq années supplémentaires.
Arrondir le résultat au dix-millième.
La probabilité pour que sa sœur la garde sans dommage majeur au moins cinq années supplémentaires est la
probabilité conditionnelle PD>3 (D > 3 + 5).
On sait que la loi exponentielle est une loi à « durée de vie sans vieillissement » donc que, pour tous réels
strictement positifs h et t : PD>t (D > h + t) = P (D > h).
PD>3 (D > 3 + 5) = P (D > 5) = 1 − P (D 6 5) = 1 − 1 − e−5λ = e−5×0,173 3 ' 0,420 4
Partie C
Un cabinet de sondages et d’expertise souhaite savoir quel est le réel intérêt des enfants pour ce jouet. À la suite d’une
étude, il apparaît que pour un enfant de quatre ans, le nombre de jours, noté J, où la peluche est son jouet préféré suit
une loi normale de paramètres µ et σ. Il apparaît que µ = 358 jours.
J − 358
. Quelle est la loi suivie par X ?
σ
J − 358
suit la loi normale centrée réduite, c’est-à-dire la loi normale d’espérance 0 et
La variable aléatoire X =
σ
d’écart type 1.
1
1
J − 358
= × (E(J) − 358) = × (358 − 358) = 0
E(X) = E
σ
σ
σ
1° Soit X =
V (X) = V
J − 358
σ
=
1
1
= 1 ⇐⇒
× V (J) =
V (J)
×
2
σ
V
(J)
σ(X) =
√
1=1
2° On sait que P (J 6 385) = 0, 975. Déterminer la valeur de σ arrondie à l’entier le plus proche.
27
J − 358
J 6 385 ⇐⇒ J − 358 6 27 ⇐⇒
6
car σ est un nombre strictement positif.
σ
σ
27
On cherche donc σ pour que P X 6
6 0, 975 sachant que X suit la loi normale centrée réduite.
σ
27
La calculatrice donne
' 1, 96 ce qui équivaut à σ ' 13, 77. On prendra donc σ = 14
σ