Variable aléatoire

raison professionnelle 100 euros s'il voyage pour raisons touristiques 120 euros s'il voyage pour toute autre raison en faisant l'hypothèse que la répartition de la clientèle est toujours la même, déterminer : (a) la loi de probabilité de la variable aléatoire X correspondant au montant du chèque cadeau (b) l'espérance mathématique de X (c) Le directeur prévoit de distribuer 200 chèques cadeaux le jour de l'opération, quel budget doit-il prévoir? 2 Exercice 3 enseignement obligatoire ( 5points)

très grande quantité, le comprimé d’un médicament. 1. Un comprimé est conforme si sa masse est comprise entre 890 et 920 mg. On admet que la masse en milligrammes d’un comprimé pris au hasard dans la production peut être modélisée par une variable aléatoire X qui suit la loi normale N (µ, σ2 ) de moyenne µ = 900 et d’écart-type σ = 7. a. Calculer la probabilité qu’un comprimé prélevé au hasard soit conforme. On arrondira à 10−2 . b. Déterminer l’entier positif h tel que P (900 − h X

choisit au hasard un échantillon de 10 arbres dans le stock de cette jardinerie. On suppose que ce stock est suffisamment important pour que ce choix puisse être assimilé à un tirage avec remise de 10 arbres dans le stock. On appelle X la variable aléatoire qui donne le nombre de conifères de l’échantillon choisi. a. Justifier que X suit une loi binomiale dont on précisera les paramètres. b. Quelle est la probabilité que l’échantillon prélevé comporte exactement 5 conifères ? On arrondira à 10−3

l’urne). On répète donc n fois l’expérience à deux issues : « tirer une rouge numérotée 1 » de probabilité p = 0, 2 car c’est N1 ou « ne pas tirer une rouge numérotée 1 » de probabilité 0, 8, la variable aléatoire X qui sert à compter les succès (nombre de boules rouges sur les n tirages) est une variable aléatoire qui suit une loi binomiale B(n ; 0, 2). Donc, pour k entier entre 0 et n, p(X = k) = nk ×0, 2k × 0, 8n−k a. « Tirer au moins une boule rouge portant le numéro 1 au cours des n tirages » a pour

les variables sont des grandeurs économiques. » Y=aX+b+e Avec: Y : variable endogène à expliquer X : variable exogène expliquée e : résidu Yousra Cherrouk A. RAPPELS DE NOTIONS Phases de Modélisation Yousra Cherrouk B. H1 LES HYPOTHÈSES DU M.R.S Le modèle est correctement spécifié  La variable explicative retenue est la « meilleure » sans omissions d’autres variables  La vraie relation est linaire ou par rapport aux paramètres à estimer  La variable aléatoire intervient

p(T ∩ V) p(T) = p V (T) × p(V) p(T) = p V (T) × p(V) 1 − p(T) = 0, 97 × 0, 98 1 − 0, 0492 0, 9998 PARTIE B On choisit successivement 10 personnes de la population au hasard, on considère que les tirages sont indépendants. On appelle X la variable aléatoire qui donne le nombre de personnes contaminées par le virus parmi ces 10 personnes. 1. X suit une loi binomiale car • Il n’y a que deux issues : soit V, soit V ; • les tirages sont indépendants ; • p = 0, 02 • n = 10 2. Probabilité qu’il y ait

Bernoulli (Les fruits sont abimés ou non). Nous répétons cette expérience de manière indépendante avec remise (en effet chaque fruit ne dépend pas du précédent, bien que ...), nous sommes dans le cas d’un schéma de Bernoulli. Comme X est une variable aléatoire comptant le nombre de fruits abimés nous pouvons assimiler cette loi à une loi binomiale : X = B(n, p), où n = 5 et p = P(A) = 0, 255. 5 5 × 0, 2551 × (1 − 0, 255)4 ≈ 0, 622. × 0, 2550 × (1 − 0, 255)5 + 1 0 Nous avons utilisé ici la calculatrice

note : A l'événement : "La carte choisie est un pique". B l'événement : "La carte choisie est rouge (cœur ou carreau)". C l'événement : "La carte choisie est une figure (valet, dame, roi)". 1) Présenter un modèle mathématique décrivant l’expérience aléatoire. 2) Déterminer les probabilités des évènements A,B,C,A∩B,B∩C,A∪B,A∪C. 3) Déterminer la probabilité de l'événement D "La carte choisie n'est ni un pique ni une figure". Exercice n°5. On jette une pièce de monnaie 3 fois de suite. 1) Donner la liste

faible que celui de l'ancien estimateur et ce quelle que soit la norme utilisée. Même si les différentes composantes ne sont pas normées de la même façon l'estimateur augmenté est toujours préférable. Exemple[modifier] On considère donc n variables aléatoires Xi distribués selon des lois de Poisson de paramètre λ et l'on cherche à estimer e − λ. On peut montrer assez facilement en considérant le critère de factorisation que S = \sum_{i=1}^n X_{i} est une statistique exhaustive. Pour montrer l'intérêt

est . (0,25 pt) 2) On ne conserve plus dans le tiroir qu’une paire de chaussures noires et une paire de chaussures rouges. On tire successivement et sans remise une chaussure du tiroir jusqu’à ce que le tiroir soit vide. On note X la variable aléatoire égale au rang d’apparition de la deuxième chaussure noire. (0,5 pt) a) Justifier que X prend les valeurs 2, 3, 4. b) Montrer que la loi de probabilité de X est : p(X = 2) = ; p(X= 3) = et p(X=4) = . c) Calculer son espérance mathématique