Amérique du sud. Novembre 2014. Enseignement spécifique

Amérique du sud. Novembre 2014. Enseignement spécifique
EXERCICE 1 (6 points) (commun à tous les candidats)
Une entreprise est spécialisée dans la fabrication de ballons de football. Cette entreprise propose deux tailles de ballons :
- une petite taille,
- une taille standard.
Les trois parties suivantes sont indépendantes.
Partie A
Un ballon de football est conforme à la réglementation s’il respecte, suivant sa taille, deux conditions à la fois (sur sa
masse et sur sa circonférence).
En particulier, un ballon de taille standard est conforme à la réglementation lorsque sa masse, exprimée en grammes,
appartient à l’intervalle [410; 450] et sa circonférence, exprimée en centimètres, appartient à l’intervalle [68; 70].
1) On note X la variable aléatoire qui, à chaque ballon de taille standard choisi au hasard dans l’entreprise, associe
sa masse en grammes.
On admet que X suit la loi normale d’espérance 430 et d’écart type 10.
Déterminer une valeur approchée à 10−3 près de la probabilité P(410 ! X ! 450).
2) On note Y la variable aléatoire qui, à chaque ballon de taille standard choisi au hasard dans l’entreprise associe
sa circonférence en centimètres.
On admet que Y suit la loi normale d’espérance 69 et d’écart type σ.
Déterminer la valeur de σ, au centième près, sachant que 97 % des ballons de taille standard ont une circonférence
conforme à la réglementation.
On pourra utiliser le résultat suivant : lorsque Z est une variable aléatoire qui suit la loi normale centrée réduite,
alors P(−β ! Z ! β) = 0, 97 pour β ≈ 2, 17.
Partie B
L’entreprise affirme que 98 % de ses ballons de taille standard sont conformes à la réglementation. Un contrôle est
alors réalisé sur un échantillon de 250 ballons de taille standard. Il est constaté que 233 d’entre eux sont conformes à
la réglementation.
Le résultat de ce contrôle remet-il en question l’affirmation de l’entreprise ? Justifier la réponse.
(On pourra utiliser l’intervalle de fluctuation)
Partie C
L’entreprise produit 40 % de ballons de football de petite taille et 60 % de ballons de taille standard.
On admet que 2 % des ballons de petite taille et 5 % des ballons de taille standard ne sont pas conformes à la
réglementation. On choisit un ballon au hasard dans l’entreprise.
On considère les évènements :
A : « le ballon de football est de petite taille »,
B : « le ballon de football est de taille standard »,
C : « le ballon de football est conforme à la réglementation » et C, l’évènement contraire de C.
1) Représenter cette expérience aléatoire à l’aide d’un arbre de probabilité.
2) Calculer la probabilité que le ballon de football soit de petite taille et soit conforme à la règlementation.
3) Montrer que la probabilité de l’évènement C est égale à 0, 962.
4) Le ballon de football choisi n’est pas conforme à la réglementation. Quelle est la probabilité que ce ballon soit
de petite taille ? On arrondira le résultat à 10−3 .
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EXERCICE 1 : corrigé
Partie A
1) La calculatrice fournit P(410 ! X ! 450) = 0, 954 à 10−3 près.
P(410 ! X ! 450) = 0, 954 à 10−3 près.
2) Posons Z =
d’écart-type 1.
Y − 69
. On sait que Z suit la loi normale centrée réduite c’est-à-dire la loi normale de moyenne 0 et
σ
Un ballon est conforme à la législation si et seulement si Y appartient à l’intervalle [68, 70]. Or,
1
Y − 69
1
!
! .
σ
σ
σ
L’énoncé dit que 97 % des ballons de taille standard ont une circonférence conforme à la réglementation ou encore
p(68 ! Y ! 70) = 0, 97.
"
!
1
1
1
= 0, 97 ⇔ ≈ 2, 17 ⇔ σ ≈ 0, 05.
p(68 ! Y ! 70) = 0, 97 ⇔ p − ! Z !
σ
σ
σ
68 ! Y ! 70 ⇔ −1 ! Y − 69 ! 1 ⇔ −
σ ≈ 0, 05.
Partie B
Notons F la variable aléatoire égale à la fréquence de ballons conformes à la réglementation.
Ici, n = 250 et on suppose que p = 0, 98. On note tout d’abord que n " 30. Ensuite, np = 245 et donc np " 5 et
n(1 − p) = 5 et donc n(1 − p) " 5. Un intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95 % de la variable aléatoire
F est
#
p − 1, 96
$
p(1 − p)
√
, p + 1, 96
n
$
% &
√
√
'
p(1 − p)
0, 98 × 0, 02
0, 98 × 0, 02
√
√
√
= 0, 98 − 1, 96
; 0, 98 + 1, 96
.
n
250
250
En arrondissant de manière à élargir un peu, on obtient l’intervalle [0, 962; 0, 998].
233
= 0, 932 . . . Cette fréquence n’appartient pas à l’intervalle de fluctuation. Donc, le
250
résultat du contrôle remet en question l’affirmation de l’entreprise au risque de se tromper de 5 %.
La fréquence observée est f =
Partie C
1) Représentons la situation par un arbre de probabilités.
0, 98
C
0, 02
C
0, 95
C
0, 05
C
A
0, 4
0, 6
B
2) La probabilité demandée est p(A ∩ C).
(
( ))
p(A ∩ C) = p(A) × pA (C) = p(A) × 1 − pA C = 0, 4 × (1 − 0, 02) = 0, 392.
p(A ∩ C) = 0, 392.
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3) La probabilité demandée est p(C). D’après la formule des probabilités totales,
(
)
( )
p(C) = p(A ∩ C) + p A ∩ C = p(A) × pA (C) + p A × pA (C)
= 0, 4 × 0, 98 + 0, 6 × 0, 95 = 0, 962.
p(C) = 0, 962.
4) La probabilité demandée est pC (A).
(
( )
)
p C∩A
p (A) × pA C
0, 4 × 0, 02
( ) =
pC (A) =
=
= 0, 211 arrondi à 10−3 .
1 − p(C)
1 − 0, 962
p C
pC (A) = 0, 211 arrondi à 10−3 .
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Pondichéry 2014. Enseignement spécifique
EXERCICE 1 (4 points) (commun à tous les candidats)
Dans cet exercice, sauf indication contraire, les résultats seront arrondis au centième.
1) La durée de vie, exprimée en années, d’un moteur pour automatiser un portail fabriqué par une entreprise A
est une variable aléatoire X qui suit une loi exponentielle de paramètre λ, où λ est un réel strictement positif.
On sait que P(X 6 2) = 0, 15.
Déterminer la valeur exacte du réel λ.
Dans la suite de l’exercice, on prendra 0, 081 pour valeur de λ.
2) a) Déterminer P(X > 3).
b) Montrer que pour tous réels positifs t et h, PX>t (X > t + h) = P(X > h).
c) Le moteur a déjà fonctionné durant 3 ans. Quelle est la probabilité pour qu’il fonctionne encore 2 ans ?
d) Calculer l’espérance de la variable aléatoire X et donner une interprétation de ce résultat.
Dans la suite de l’exercice, on donnera des valeurs arrondies des résultats à 10−3 .
3) L’entreprise A annonce que le pourcentage de moteurs défectueux dans la production est égale à 1%. Afin de vérifier
cette information, 800 moteurs sont prélevés au hasard. On constate que 15 moteurs sont détectés défectueux.
Le résultat de ce test remet-il en question l’annonce de l’entreprise A ? Justifier.
On pourra s’aider d’un intervalle de fluctuation.
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Pondichéry 2014. Enseignement spécifique
EXERCICE 1 : corrigé
1) Soit t un réel positif. On sait que
Zt
t
P(X 6 t) = λe−λx dx = −e−λx 0 = −e−λt − −e0 = 1 − e−λt ,
0
et donc aussi
P(X > t) = 1 − P(X 6 t) = 1 − 1 − e−λt = e−λt .
Par suite,
P(X 6 2) = 0, 15 ⇔ 1 − e−2λ = 0, 15 ⇔ e−2λ = 0, 85 ⇔ −2λ = ln(0, 85)
1
⇔ λ = − ln(0, 85).
2
1
λ = − ln(0, 85) = 0, 08 arrondi au centième.
2
2) a) P(X > 3) = 1 − P(X 6 3) = e−0,081×3 = e−0,243 .
P(X > 3) = e−0,243 = 0, 78 arrondi au centième.
b) Soient t et h deux réels positifs.
PX>t (X > t + h) =
P (X > t + h)
P ((X > t) ∩ (X > t + h))
=
P(X > t)
P(X > t)
e−λ(t+h)
= e−λt−λh+λt = e−λh
e−λt
= P(X > h).
=
Pour tous réels positifs t et h, PX>t (X > t + h) = P(X > h).
c) La probabilité demandée est PX>3 (X > 3 + 2). D’après la question précédente
PX>3 (X > 3 + 2) = P(X > 2) = e−0,081×2 = e−0,162 .
PX>3 (X > 3 + 2) = e−0,162 = 0, 85 arrondi au centième.
1
d) On sait que l’espérance d’une variable aléatoire suivant la loi exponentielle de paramètre λ est .
λ
1
= 12, 35 arrondi au centième.
Ici, E(X) =
0, 081
E(X) =
1
= 12, 35 arrondi au centième.
0, 081
Ceci signifie qu’en moyenne, un moteur a une durée de vie d’environ 12 ans et quatre mois.
3) Ici n = 800. D’autre part, on suppose que p = 0, 01. On note que n > 30, np = 8 et n(1 − p) = 792 et donc np > 5
et n(1 − p) > 5.
L’intervalle de fluctuation au seuil 95% associé est
"
# p
p
√
√
p(1 − p)
p(1 − p)
0, 01 × 0, 99
0, 01 × 0, 99
√
√
√
√
p − 1, 96
= 0, 01 − 1, 96
.
, p + 1, 96
, 0, 01 + 1, 96
n
n
800
800
En arrondissant à 10−3 de manière à élargir un peu l’intervalle, on obtient l’intervalle [0, 003; 0, 017].
15
= 0, 018 . . .
800
f n’appartient pas à l’intervalle de fluctuation et donc le résultat du test remet en question l’annonce de l’entreprise
A au risque de se tromper de 5%.
La fréquence de moteurs défectueux dans l’échantillon est f =
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Nouvelle Calédonie 2014. Enseignement spécifique
EXERCICE 2 (6 points) (commun à tous les candidats)
Les parties A, B et C sont indépendantes
Partie A
Restitution organisée des connaissances
L’objectif de cette partie est de démontrer le théorème suivant :
Si X est une variable aléatoire suivant la loi normale centrée réduite, alors pour tout réel α appartenant à
l’intervalle ]0 ; 1[, il existe un unique réel strictement positif χα tel que P (−χα ! X ! χα ) = 1 − α.
Soit f la fonction définie sur l’ensemble des nombres réels R par
t2
1
f(t) = √ e− 2 .
2π
Soit H la fonction définie et dérivable sur [0 ; +∞[ par
"x
H(x) = P(−x ! X ! x) =
f(t) dt.
−x
1) Que représente la fonction f pour la loi normale centrée réduite ?
2) Préciser H(0) et la limite de H(x) quand x tend vers +∞.
"x
3) A l’aide de considérations graphiques, montrer que pour tout nombre réel positif x, H(x) = 2
f(t) dt.
0
4) En déduire que la dérivée H ′ de la fonction H sur [0 ; +∞[ est la fonction 2f et dresser le tableau de variations de
H sur [0 ; +∞[.
5) Démontrer alors le théorème énoncé.
Partie B
Un laboratoire se fournit en pipettes auprès de deux entreprises, notées A et B.
60 % des pipettes viennent de l’entreprise A et 4,6 % des pipettes de cette entreprise possèdent un défaut.
Dans le stock total du laboratoire, 5 % des pièces présentent un défaut. On choisit au hasard une pipette dans le stock
du laboratoire et on note :
• A l’événement : « La pipette est fournie par l’entreprise A » ;
• B l’événement : « La pipette est fournie par l’entreprise B » ;
• D l’événement : « La pipette a un défaut ».
1) La pipette choisie au hasard présente un défaut ; quelle est la probabilité qu’elle vienne de l’entreprise A ?
2) Montrer que p(B ∩ D) = 0, 022 4.
3) Parmi les pipettes venant de l’entreprise B, quel pourcentage de pipettes présente un défaut ?
Partie C
Une pipette est dite conforme si sa contenance est comprise, au sens large entre 98 millilitres (mL) et 102 mL.
Soit X la variable aléatoire qui à chaque pipette prise au hasard dans le stock d’un laboratoire associe sa contenance
(en millilitres).
On admet que X suit une loi normale de moyenne µ et écart type σ tels que µ = 100 et σ2 = 1, 042 4.
1) Quelle est alors la probabilité, à 10−4 près, pour qu’une pipette prise au hasard soit conforme ? On pourra s’aider
de la table ci-dessous ou utiliser une calculatrice.
Contenance x (en mL)
95
96
97
98
99
!
"
P(X ! x) arrondi à 10−5
0, 000 00
0, 000 04
0, 001 65
0, 025 06
0, 163 68
Contenance x (en mL)
100
101
102
103
104
!
"
P(X ! x) arrondi à 10−5
0,5
0, 836 32
0, 974 94
0, 998 35
0, 999 96
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Pour la suite, on admet que la probabilité pour qu’une pipette soit non-conforme est p = 0, 05.
2) On prélève dans le stock du laboratoire des échantillons de pipettes de taille n, où n est un entier naturel supérieur
ou égal à 100. On suppose que le stock est assez important pour considérer ces tirages comme indépendants.
Soit Yn la variable aléatoire qui à chaque échantillon de taille n associe le nombre de pipettes non-conformes de
l’échantillon.
a) Quelle est la loi suivie par la variable aléatoire Yn ?
b)Vérifier que n ! 30, np ! 5 et n(1 − p) ! 5.
c) Donner en fonction de n l’intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95 % de la fréquence des pipettes
non-conformes dans un échantillon.
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Nouvelle Calédonie 2014. Enseignement spécifique
EXERCICE 2 : corrigé
Partie A
Restitution organisée des connaissances
1) La fonction f est la fonction densité de probabilité associée à la loi normale centrée réduite.
2) H(0) = 0 et lim H(x) = 1.
x→+∞
! x
3) Soit x un réel positif. Puisque la fonction f est continue et positive sur R,
f (t) dt est l’aire, exprimée en unités
0
! 0
d’aire, du domaine jaune ci-dessous et
f (t) dt est l’aire, exprimée en unités d’aire, du domaine bleu ci-dessous.
−x
1
−3
−2
−x
x
1
−1
2
3
La courbe représentative de f est symétrique par rapport à l’axe des ordonnées et donc ces deux aires sont égales.
Comme H(x)
! x est l’aire, exprimée en unités d’aire, de la réunion des deux domaines, on en déduit que
H(x) = 2
f (t) dt.
0
4) La fonction f est continue sur [0, +∞[. On sait alors que la fonction x #→
!
x
f (t) dt est dérivable sur [0, +∞[ et
0
que sa dérivée est f . On en déduit que pour tout réel positif x, H (x) = 2f (x).
′
La fonction f est strictement positive sur [0, +∞[ et donc la fonction H est strictement croissante sur [0, +∞[. On en
déduit le tableau de variations de la fonction H.
x
0
+∞
H ′ (x)
+
1
H
0
5) Soit α un réel élément de ]0, 1[. Alors 1 − α est un réel élément de ]0, 1[.
La fonction H est continue
continue et strictement croissante sur ]0, +∞[. On sait alors que pour tout réel k de
"
#
lim H(x), lim H(x) =]0, 1[, l’équation H(x) = k a une unique solution dans ]0, +∞[. Puisque le réel 1 − α
x→0
x→+∞
appartient à ]0, 1[, on a montré qu’il existe un unique réel strictement positif χα tel que H (χα ) = 1 − α ou encore tel
que P (−χα ! X ! χα ) = 1 − α.
Partie B
1) L’énoncé fournit p(A) = 0, 6, pA (D) = 0, 046 et p(D) = 0, 05. La probabilité demandée est pD (A).
pD (A) =
p(A) × pA (D)
0, 6 × 0, 046
p (A ∩ D)
=
=
= 0, 552.
p(D)
p(D)
0, 05
pD (A) = 0, 552.
2) D’après la formule des probabilités totales,
p(D) = p(A ∩ D) + p(B ∩ D)
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et donc
p(B ∩ D) = p(D) − p(A ∩ D) = p(D) − p(A) × pA (D) = 0, 05 − 0, 6 × 0, 046 = 0, 022 4.
p(B ∩ D) = 0, 022 4.
3) La probabilité demandée est pB (D). Or
pB (D) =
p(B ∩ D)
p(B ∩ D)
0, 022 4
=
=
= 0, 056
p(B)
1 − p(A)
0, 4
ou encore
5, 6% des pipettes de l’entreprise B présentent un défaut.
Partie C
1) La probabilité demandée est P (98 ! X ! 102). Or,
P (98 ! X ! 102) = P (X ! 102) − P (X ! 98) = 0, 974 94 − 0, 025 06 = 0, 949 88.
Donc
La probabilité pour qu’une pipette prise au hasard soit conforme est 0, 949 8 à 10−4 près.
2) a) Yn suit une loi binomiale. En effet,
• n expériences identiques et indépendantes sont effectuées (prélever une pipette n fois) ;
• chaque expérience a deux issues à savoir « la pipette est non conforme » avec une probabilité p = 0, 05 et
« la pipette est conforme » avec une probabilité 1 − p = 0, 95.
Donc, Yn suit une loi binomiale de paramètres n et p = 0, 05.
b) L’énoncé dit que n " 100 et en particulier n " 30. Ensuite, np " 100 × 0, 05 = 5 et n(1 − p) " 100 × 0, 95 = 95 et
donc n(1 − p) " 5.
c) Les conditions b) étant vérifiées, l’intervalle de fluctuation asymptotique au seuil de 95 % de la fréquence des pipettes
non-conformes dans un échantillon est
& #
%
%
√
"
√
p(1 − p)
p(1 − p)
0, 05 × 0, 95
0, 05 × 0, 95
√
√
√
√
p − 1, 96
= 0, 05 − 1, 96
.
, p + 1, 96
, 0, 05 + 1, 96
n
n
n
n
$
En arrondissant de manière à élargir un peu l’intervalle, on peut prendre comme intervalle
#
"
0, 428
0, 428
0, 05 − √ , 0, 05 + √
.
n
n
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Pondichéry 2015. Enseignement spécifique
EXERCICE 3 (6 points) (commun à tous les candidats)
Les parties A et B peuvent être traitées indépendamment.
Partie A.
Étude de la durée de vie d’un appareil électroménager
Des études statistiques ont permis de modéliser
!
" la durée de vie, en mois, d’un type de lave-vaisselle par une variable
aléatoire X suivant une loi normale N µ, σ2 de moyenne µ = 84 et d’écart-type σ. De plus, on a P(X ! 64) = 0, 16.
La représentation graphique de la fonction densité de probabilité de X est donnée ci-dessous.
16 %
10
20
30
40
50
60 64 70
80
90
100
110
120
130
140
150
1) a) En exploitant le graphique, déterminer P(64 ! X ! 104).
b) Quelle valeur approchée entière de σ peut-on proposer ?
X − 84
.
σ
a) Quelle est la loi de probabilité suivie par Z ?
$
#
−20
.
b) Justifier que P(X ! 64) = P Z !
σ
2) On note Z la variable aléatoire définie par Z =
c) En déduire la valeur de σ, arrondie à 10−3 .
3) Dans cette question, on considère que σ = 20, 1.
Les probabilités demandées seront arrondies à 10−3 .
a) Calculer la probabilité que la durée de vie du lave-vaisselle soit comprise entre 2 et 5 ans.
b) Calculer la probabilité que le lave-vaisselle ait une durée de vie supérieure à 10 ans.
Partie B.
Etude de l’extension de garantie d’El’Ectro
Le lave-vaisselle est garanti gratuitement pendant les deux premières années.
L’entreprise El’Ectro propose à ses clients une extension de garantie de 3 ans supplémentaires.
Des études statistiques menées sur les clients qui prennent l’extension de garantie montrent que 11,5 % d’entre
eux font jouer l’extension de garantie.
1) On choisit au hasard 12 clients parmi ceux ayant pris l’extension de garantie (on peut assimiler
ce choix à un tirage au hasard avec remise vu le grand nombre de clients).
a) Quelle est la probabilité qu’exactement 3 de ces clients fassent jouer cette extension de garantie ?
Détailler la démarche en précisant la loi de probabilité utilisée. Arrondir à 10−3 .
b) Quelle est la probabilité qu’au moins 6 de ces clients fassent jouer cette extension de garantie ?
Arrondir à 10−3 .
2) L’offre d’extension de garantie est la suivante : pour 65 euros supplémentaires, El’Ectro
remboursera au client la valeur initiale du lave-vaisselle, soit 399 euros, si une panne irréparable
survient entre le début de la troisième année et la fin de la cinquième année. Le client ne peut
pas faire jouer cette extension de garantie si la panne est réparable.
On choisit au hasard un client parmi les clients ayant souscrit l’extension de garantie, et on note
Y la variable aléatoire qui représente le gain algébrique en euros réalisé sur ce client par l’entreprise
El’Ectro, grâce à l’extension de garantie.
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a) Justifier que Y prend les valeurs 65 et −334 puis donner la loi de probabilité de Y.
b) Cette offre d’extension de garantie est-elle financièrement avantageuse pour l’entreprise ?
Justifier.
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Pondichéry 2015. Enseignement spécifique
EXERCICE 3 : corrigé
Partie A
1) a) Puisque
64 + 104
= 84 = µ, les deux nombres 64 et 104 sont symétriques par rapport à µ. On en déduit que
2
P(64 ! X ! 104) = 1 − P(X ! 64) − P(X " 104) = 1 − 2P(X ! 64) = 1 − 2 × 0, 16 = 0, 68.
P(64 ! X ! 104) = 0, 68.
b) D’après le cours, P(µ − σ ! X ! µ + σ) ≈ 0, 68. On peut donc proposer σ = µ − 64 = 20.
σ = 20 à 1 près.
2) a) On sait que la variable aléatoire Z suit la loi normale centrée réduite c’est-à-dire la loi normale de moyenne 0 et
d’écart-type 1.
b) X ! 64 ⇔ X − 84 ! −20 ⇔
simultanément. Donc
20
20
20
X − 84
! −
⇔ Z ! − . Les événements X ! 64 et Z ! −
se produisent
σ
σ
σ
σ
"
!
20
.
P (X ! 64) = P Z ! −
σ
c) La calculatrice fournit
!
"
20
20
20
P (X ! 64) = 0, 16 ⇔ P Z ! −
= 0, 16 ⇔ −
= −0, 9944 . . . ⇔ σ =
σ
σ
0, 9944 . . .
⇔ σ = 20, 1114 . . .
σ = 20, 111 arrondi à 10−3 .
3) a) La probabilité demandée est P(24 ! X ! 60). La calculatrice fournit
P(24 ! X ! 60) = 0, 115 arrondi à 10−3 .
b) La probabilité demandée est P(X " 120) ou encore 1 − P(X ! 120). La calculatrice fournit
P(X ! 120) = 0, 037 arrondi à 10−3 .
Partie B
1) a) Notons Y la variable aléatoire égale au nombre de clients faisant jouer l’extension de garantie. La variable Y suit
une loi binomiale. En effet,
• 12 expériences identiques et indépendantes sont effectuées ;
• chaque expérience a deux éventualités à savoir « le client fait jouer l’extension de garantie » avec une probabilité
p = 0, 115 et « le client ne fait pas jouer l’extension de garantie » avec une probabilité 1 − p = 0, 885.
La variable Y suit donc une loi binomiale de paramètres n = 12 et p = 0, 115.
La probabilité demandée est P(Y = 3). La calculatrice fournit
! "
12
P(Y = 3) =
× 0, 1153 × 0, 8859 = 0, 111 arrondi à 10−3 .
3
b) La probabilité demandée est P(Y " 6). La calculatrce fournit
P(Y " 6) = 1 − P(Y ! 5) = 0, 012 arrondi à 10−3 .
2) Dans cette question, Y désigne la variable aléatoire égale au gain algébrique en euros réalisé sur ce client par
l’entreprise.
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a) La variable Y prend deux valeurs : 65 euros si la panne est réparable et 65 − 399 = −334 euros si la panne est
irréparable. La loi de probabilité de Y est
P(Y = −334) = 0, 115
et
P(Y = 65) = 0, 885.
b) L’espérance de la variable Y est
E(Y) = 0, 115 × (−334) + 0, 885 × 65 = 19, 115.
L’entreprise gagne donc en moyenne 19, 115 euros par client ayant pris l’extension de garantie. Puisque cette espérance
est strictement positive, cette offre d’extension de garantie est financièrement avantageuse pour l’entreprise.
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Nouvelle Calédonie. Novembre 2014. Enseignement spécifique
EXERCICE 1 (5 points) (commun à tous les candidats)
Les parties A, B et C sont indépendantes
Une fabrique de desserts glacés dispose d’une chaîne automatisée pour remplir des cônes de glace.
Partie A
Les cônes de glace sont emballés individuellement puis conditionnés en lots de 2 000 pour la vente en gros.
On considère que la probabilité qu’un cône présente un défaut quelconque avant son conditionnement en gros est égale
à 0,003.
On nomme X la variable aléatoire qui, à chaque lot de 2 000 cônes prélevés au hasard dans la production, associe le
nombre de cônes défectueux présents dans ce lot.
On suppose que la production est suffisamment importante pour que les tirages puissent être supposés indépendants
les uns des autres.
1) Quelle est la loi suivie par X ? Justifier la réponse et préciser les paramètres de cette loi.
2) Si un client reçoit un lot contenant au moins 12 cônes défectueux, l’entreprise procède alors à un échange
de celui-ci.
Déterminer la probabilité qu’un lot ne soit pas échangé ; le résultat sera arrondi au millième.
Partie B
Chaque cône est rempli avec de la glace à la vanille. On désigne par Y la variable aléatoire qui, à chaque cône, associe
la masse (exprimée en grammes) de crème glacée qu’il contient.
On suppose que Y suit une loi normale N (110; σ2 ), d’espérance µ = 110 et d’écart-type σ.
Une glace est considérée comme commercialisable lorsque la masse de crème glacée qu’elle contient appartient à
l’intervalle [104; 116].
Déterminer une valeur approchée à 10−1 près du paramètre σ telle que la probabilité de l’évènement « la glace est
commercialisable » soit égale à 0, 98.
Partie C
Une étude réalisée en l’an 2000 a permis de montrer que le pourcentage de Français consommant régulièrement des
glaces était de 84 %.
En 2010, sur 900 personnes interrogées, 795 d’entre elles déclarent consommer des glaces.
Peut-on affirmer, au niveau de confiance de 95 % et à partir de l’étude de cet échantillon, que le pourcentage de
Français consommant régulièrement des glaces est resté stable entre les années 2000 et 2010 ?
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Nouvelle Calédonie. Novembre 2014. Enseignement spécifique
EXERCICE 1 : corrigé
Partie A
1) X suit une loi binomiale. En effet,
• 2 000 expériences identiques et indépendantes sont effectuées ;
• chaque expérience a deux issues à savoir « le cône est défectueux » avec une probabilité p = 0, 003 et « le cône
n’est pas défectueux » avec une probabilité 1 − p = 0, 997.
Donc, X suit une loi binomiale de paramètres n = 2 000 et p = 0, 003.
2) La probabilité demandée est p (X 6 11). La calculatrice fournit
p (X 6 11) = 0, 980 arrondi au millième.
Partie B
Y − 110
Soit Z =
. On sait que Z suit la loi normale centrée réduite c’est-à-dire la loi normale de moyenne 0 et
σ
d’écart-type 1.
Y − 110
6
6
6
6
6 ⇔− 6Z6 ,
104 6 Y 6 116 ⇔ −6 6 Y − 110 6 6 ⇔ − 6
σ
σ
σ
σ
σ
6
6
6
6
. L’énoncé donne p − 6 Z 6
= 0, 98. Pour des raisons de
et donc p(104 6 Y 6 116) = p − 6 Z 6
σ
σ
σ
σ
1 − 0, 98
6
=
= 0, 01 et donc
symétrie, p Z 6 −
σ
2
6
6
6
6
p Z6
=p Z6−
+p − 6Z6
= 0, 98 + 0, 01 = 0, 99.
σ
σ
σ
σ
La calculatrice fournit
6
= 2, 32 . . . ou encore σ = 2, 57 . . . et donc
σ
σ = 2, 6 à 10−1 près par excès.
Partie C
53
795
=
. On note que n > 30 puis nf = 795 et donc nf > 5 et n(1 − f) = 105 et donc n(1 − f) > 5.
900
60
1
1 53
1
1
53
L’intervalle de confiance, au niveau de confiance de 95 % est f − √ , f + √
ou
− ,
+
ou encore
60 30 60 30
n
n
51 55
ou enfin [0, 85; 0, 91 . . .]. La probabilité p = 0, 84 n’appartient pas à l’intervalle de confiance et donc
,
encore
60 60
on ne peut pas affirmer, au niveau de confiance de 95 %, que le pourcentage de Français consommant régulièrement
des glaces est resté stable entre les années 2000 et 2010.
Ici, n = 900 et f =
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