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Saturday, 3 August 2024

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$P(X>1)=\dfrac{(1, 5+1)\times 0, 5}{2}=0, 625$ La fonction de densité n'est définie que sur l'intervalle $[0;2, 5]$. Par conséquent $P(X\pg 2, 5)=0$. [collapse] Exercice 2 $X$ suit une loi de probabilité à densité sur l'intervalle $[3;7]$. On a $P(X<4)=0, 1$ et $P(X>6)=0, 3$. Calculer: $P(44)$ $P(X<1)$ $P(X\pg 3)$ $P(X=3)$ Correction Exercice 2 $P(46)\right)=1-(0, 1+0, 3)=0, 6$ $P(X<6)=P(X\pp 0, 6)=1-P(X>0, 6)=1-0, 3=0, 7$ $P(X>4)=P(X\pg 4)=1-P(X<4)=1-0, 1=0, 9$ $X$ suit une loi de probabilité à densité sur l'intervalle $[3;7]$ et $1<3$. Donc $P(X<1)=0$. $X$ suit une loi de probabilité à densité sur l'intervalle $[3;7]$. Donc $P(X\pg 3)=1$. Ainsi $P(X=3)=0$ Exercice 3 Soit $f$ une fonction définie sur l'intervalle $[0;1]$ telle que $f(x)=-x^2+\dfrac{8}{3}x$. Montrer que $f$ est une fonction densité de probabilité sur l'intervalle $[0;1]$. $X$ est la variable aléatoire qui suit la loi de probabilité continue de densité $f$. a. Calculer $P(X\pp 0, 5)$.

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• • Pour tous réels c et d de I, p(c < X < d) = p(X c) = p(X c) = 1 - p(X Remarques • Toutes ces propriétés doivent s'appliquer sans avoir à réfléchir… • On considère que le résultat ne change pas si l'intervalle I = [a; b] est ouvert (par exemple I = [a; b[) ou que l'une (ou les 2) des bornes soit infinie (I = [a; ∞[). • Comprendre que pour une fonction de densité de probabilité sur I = [a; b], pour tout réel c de I, p(X = c) = 0. Il est vrai que ce qui démontre le résultat. Il s'agit ici d'essayer de comprendre ce qu'il se passe: 1. Sur le segment [0; 1], posons une bille de diamètre 1. Elle occupe toute la place, la probabilité de prendre une bille sur le segment est donc 1. 2. Sur le même segment [0; 1], posons dix billes de diamètre 0, 1. Elles occupent toute la place (en longueur), la probabilité de prendre une bille sur le segment est donc 0, 1.

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Tu dois tout d'abord savoir que loi normale se note N(μ; σ 2), le μ (prononcer mu) représente la moyenne de la variable, le σ (prononcer sigma) représente l'écart-type de la variable. Le σ 2 représente donc la variance de la variable. ATTENTION!! Si on a une variable qui suit une loi N(4; 9), l'écart-type est de 3 car √9 = 3 Si on a une variable qui suit une loi N(5; 7), l'écart-type est de √7 Le problème est que ce genre de loi n'est pas pratique pour les calculs, on se ramène donc souvent à une loi normale centrée réduite. Ce que l'on une loi normale centrée réduite, c'est une N(0;1), c'est à dire que l'espérance vaut 0 et l'écart-type vaut 1 (car √1 = 1). Oui mais comment passe-t-on de l'un à l'autre? Avec la formule suivante: C'est là que tu vois toute l'importance de prendre en compte le sigma et non la variance, car on divise par sigma. Exemple: Si X suit une loi N(2;6), alors la variable Y = (X – 2)/√6 suit une loi N(0;1). Quel est l'intérêt d'une loi centrée réduite? Comme son nom l'indique, elle est centrée, cela signifie qu'elle est symétrique par rapport à l'axe des ordonnées.

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Exemple: P (X ≥ 5) (X ≥ 20) = P(X ≥ 15): la probabilité que X soit supérieur à 20 sachant qu'il est déjà supérieur à 5, c'est la probabilité qu'ils soit plus grand que 15. Pour une machine à laver par exemple, qu'elle ait 5 ans ou qu'elle soit neuve, elle aura la même probabilité de tomber en panne d'ici 15 ans (si on suppose que sa durée de vie suit une loi exponentielle). On demande assez souvent de démontrer ce résultat, voici donc la démonstration (à savoir refaire du coup!! ): (on applique la formule de la probabilité conditionnelle) Or X ≥ t ∩ X ≥ t+h = X ≥ t+h (car [t;+∞[ ∩ [t+h;+∞[ = [t+h;+∞[) donc d'après la formule vue un peu plus haut Et voilà! A savoir refaire évidemment… Avec ces exercices sur la loi exponentielle, ça ne devrait pas te poser de problèmes^^ Surtout que ce sont des exercices d'annales de bac!! La loi normale est un peu plus compliquée que les précédentes, ce pourquoi on va très souvent se ramener à ce que l'on appelle une loi normale centrée réduite. Qu'est-ce-que c'est que ce charabia?

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La règle choisie est de mesurer après chaque tir la distance entre le centre et le point d'impact. Cette distance est une valeur de l'intervalle [0; 0, 5]. On choisit la fonction de densité de probabilité sur l'intervalle I = [0; 0, 5]:. Montrons qu'il s'agit bien d'une fonction de densité: sur I, c'est une fonction continue (fonction polynôme), positive, avec:. f est bien une fonction densité sur I. Nous avons:,. On constate qu'on obtient les mêmes probabilités que dans le cas précédent.

3. Sur le même segment [0; 1], posons un million de billes de diamètre 10 6. La probabilité de prendre une bille sur le segment est donc 0, 000 001. Ce qui est très très petit. 4. Si sur le segment [0; 1] nous plaçons n billes, la probabilité de tirer une de ces billes sur ce segment sera de. Si l'on place une des n billes en chacun des nombres (il y en a une infinité) du segment, alors p = avec. On peut comprendre pourquoi la probabilité d' obtenir un nombre particulier soit nulle (p(X = c) = 0). Exemple Une cible d'un mètre de diamètre est utilisée pour un concours. • Cas du discret (nous travaillons sur des parties que l'on peut compter): Cinq surfaces concentriques, nommées S 1, S 2, S 3, S 4 et S 5, sont coloriées sur la cible, la 1 ère de rayon 0, 1 m la 2 nde comprise entre la 1 ère et le cercle de rayon 0, 2 m etc... On considère qu'il y a équiprobabilité, donc la probabilité d'obtenir une partie est proportionnelle à son aire. Aire totale:. et Alors:,,, et. • Cas du continu La cible est uniforme, sans découpage.