La direction d’une chaîne de magasins de produits informatiques a remarqué que la probabilité qu’un
ordinateur vendu soit de la marque « M » est p= 0,08.
1. On suppose que les clients font leurs achats en toute indépendance. On prélève ndossiers de clients, pris
au hasard, parmi les achats d’ordinateurs.
On appelle Xla variable aléatoire mesurant le nombre de personnes qui achètent un ordinateur de la marque
« M ».
Quelle est la loi de probabilité suivie par X? Préciser les paramètres de cette loi.
2. Dans cette question on prend n= 20.
a. Calculer l’espérance mathématique de X, puis l’écart-type de X.
b. Soient Aet Bles événements
A: « aucune des 20 personnes n’achète un ordinateur de la marque M »,
B: « trois personnes au moins, parmi les 20, achètent un ordinateur de la marque M ».
Calculer les probabilités de Aet de B.
3. Dans cette question on prend n= 50. On décide d’approcher la loi de probabilité de la variable aléatoire
Xpar une loi de Poisson L(λ).
On appelle Yla variable aléatoire suivant cette loi de Poisson.
a. Déterminer le paramètre λde la loi de Poisson.
b. Quelle est la probabilité P(Y≥4) ?
4. Dans cette question on prend n= 400.
On admet que la loi de probabilité de Xpeut être approchée par une loi normale. Soit Zune variable aléa-
toire suivant cette loi normale.
a. Déterminer les paramètres de la loi normale suivie par Z.
b. Calculer les probabilités suivantes P(Z≤35) et P(Z≥40).
c. Calculer une valeur approchée de P(X=k)revient à calculer P(k−0,5≤Z≤k+ 0,5), où
intervient la correction de continuité.
À l’aide de ce renseignement, calculer une valeur approchée de la probabilité P(X=m)où mest l’espé-
rance mathématique de la variable aléatoire X.