T. bac 2022 probabilités exo n°5 ( Asie 17 mai 2022 )

Lors d’une kermesse, un organisateur de jeux dispose, d’une part, d’une roue comportant quatre cases blanches et huit cases rouges et, d’autre part, d’un sac contenant cinq jetons portant les numéros 1, 2, 3, 4 et 5.
Le jeu consiste à faire tourner la roue, chaque case ayant la même probabilité d’être obtenue, puis à extraire un ou deux jetons du sac selon la règle suivante :
• si la case obtenue par la roue est blanche, alors le joueur extrait un jeton du sac;
• si la case obtenue par la roue est rouge, alors le joueur extrait successivement et sans remise deux jetons du sac.
Le joueur gagne si le ou les jetons tirés portent tous un numéro impair.
1. Un joueur fait une partie et on note B l’évènement « la case obtenue est blanche », R l’évènement « la case obtenue est rouge » et G l’évènement « le joueur gagne la partie ».
a. Donner la valeur de la probabilité conditionnelle p_B(G).

b. On admettra que la probabilité de tirer successivement et sans remise deux jetons impairs est égale à 0,3.
Recopier et compléter l’arbre de probabilité suivant :

2. a. Montrer que p(G)=0.4

2. b. Un joueur gagne la partie.
Quelle est la probabilité qu’il ait obtenu une case blanche en lançant la roue ?

3. Les évènements B et G sont-ils indépendants ? Justifier.

4. Un même joueur fait dix parties. Les jetons tirés sont remis dans le sac après chaque partie.
On note X la variable aléatoire égale au nombre de parties gagnées.

a. Expliquer pourquoi X suit une loi binomiale et préciser ses paramètres.

b. Calculer la probabilité, arrondie à 10^{-3} près, que le joueur gagne exactement trois parties sur les dix parties jouées.

c. Calculer p(X\geq 4) arrondie à 10^{-3} près.
Donner une interprétation du résultat obtenu.

5. Un joueur fait n parties et on note p_n la probabilité de l’évènement « le joueur gagne au moins une partie ».
a. Montrer que p_n=1-0.6^n.

b. Déterminer la plus petite valeur de l’entier n pour laquelle la probabilité de gagner au moins une partie est supérieure ou égale à 0.99.

Si la case est blanche on tire 1 seul jeton.

On tire, au hasard, un jeton parmi cinq. Chaque jeton a une probabilité \frac{1}{5} d’être choisi.

Pour gagner, il faut obtenir un jeton portant un numéro impair.

Il y a 3 résultats impairs parmi les 5 numéros, donc on a :

Donc p_B (G) = \frac{3}{5}=0.6.

Dans l’arbre ci-contre les branches primaires mènent à B et R qui seront les conditions. Les branches secondaires mènent à G et \overline{G} qui seront les évènements.

La roue comporte quatre cases blanches et huit cases rouges donc  p(B)=\frac{4}{12}=\frac{1}{3} et p(R)=\frac{8}{12}=\frac{2}{3}.

On a montré précédemment que

p_B(G)=0.6

« La somme des probabilités sur les branches issues d’un même noeud est égale à 1 »

p_B(G)+p_B(\overline{G})=1\\p_B(\overline{G})=1-p_B(G)\\\hspace{1cm}=1-0.6\\\hspace{1cm}=0.4

On admettra que la probabilité de tirer successivement et sans remise deux jetons impairs est égale à 0.3.

donc p_{R}(G)=0.3

« La somme des probabilités sur les branches issues d’un même noeud est égale à 1 »

p_{R}(G)+p_{R}(\overline{G})=1\\p_{R}(\overline{G})=1-p_{R}(G)\\\hspace{1cm}=1-0.3\\\hspace{1cm}=0.7.

On veut montrer que p(G)=0.4

On applique la formule des probabilités totales ( la probabilité d’un événement est la somme des probabilités de tous les chemins qui mènent à cet évènement).

p(G)=p(B\cap G)+p(R\cap G)\\\hspace{0.85cm}=p(B)\times p_{B}(G)+p(R)\times p_{R}(G)\\\hspace{0.85cm}=\frac{1}{3}\times 0.6+\frac{2}{3}\times 0.3\\\hspace{0.85cm}=0.2+0.2\\\hspace{0.85cm}=0.4

Un joueur gagne la partie. Quelle est la probabilité qu’il ait obtenu une case blanche en lançant la roue ?

On reformule : sachant que le joueur a gagné la partie, quelle est la probabilité qu’il ait obtenu une case blanche en lançant la roue ?

La condition est le joueur a gagné la partie et l’évènement est il a obtenu une case blanche en lançant la roue.

Pour calculer p_{G}(B), on ne peut pas utiliser l’arbre car pour l’arbre la condition est B ou R. On applique donc la formule du cours.

p_{G}(B)=\frac{p(B\cap G)}{p(G)}

On a vu précédemment que p(G)=0.4

On a vu dans les calculs précédents que p(B\cap G)=0.2

On remplace p(G) par 0.4 et p(B\cap G) par 0.2 dans p_{G}(B)=\frac{p(B\cap G)}{p(G)}.

p_{G}(B)=\frac{0.2}{0.4}\\\hspace{1cm}=0.5

 

 

Les évènements B et G sont-ils indépendants ? Justifier.

Pour savoir si les évènements  B et G sont indépendants, on compare p(B\cap G) et p(B)\times p(G).

p(B\cap G)=0.2 et p(B)\times p(G)=\frac{1}{3}\times 0.4\approx 0.13.

Comme p(B\cap G)\ne p(B)\times p(G), les évènements B et G ne sont pas indépendants.

 

 

Un même joueur fait dix parties. Les jetons tirés sont remis dans le sac après chaque partie.
On note X la variable aléatoire égale au nombre de parties gagnées.

On peut modéliser cette expérience par un schéma de Bernoulli : on répète 10 fois de façon indépendante une expérience de Bernoulli à deux issues : la partie est gagnée G et  la partie n’est pas gagnée \overline{G}.

p(G)=0.4. C’est le paramètre p, la probabilité du succès.

Il y a 10 répétitions indépendantes de l’expérience de Bernoulli donc n=10.

Donc X suit une loi binomiale de paramètres n=10 et p=0.4.

On veut calculer la probabilité, arrondie à 10^{-2} près, que le joueur gagne exactement trois parties sur les dix parties jouées. 

On a vu dans la question 2.a. qu’il s’agit d’une loi binomiale du type B(10;0.4).

On applique le cours p(X=k)=\binom{n}{k}p^kq^{n-k}q=1-p en remplaçant k par 3, n par 10, p par 0.4 et q par 1-0.4=0.6.

p(X=3)=\binom{10}{3}\times 0.4^{3}\times 0.6^{7}\\p(X=3)=0.215

On a obtenu le résultat avec la TI 83 de la manière suivante:

Au clavier

A l’écran

Taper sur la touche 2nde puis sur la touche var. Dans le menu déroulant, on sélectionne la ligne

A:binomFdp(

On valide avec entrer

Sur la ligne NbreEssais, on saisit le nombre de répétitions c’est-à-dire n.

Sur la ligne p, on saisit la probabilité du succès.

Sur la ligne valeur de x, on saisit le nombre de succès souhaité.

Faire entrer deux fois.

 

 

On veut calculer p(X\geq 4) arrondie à 10^{-3} près et donner une interprétation du résultat obtenu.

p(X\geq 4)=1-p(X\leq 3)=1-0.3823=0.6177.

La probabilité de gagner au moins 4 parties est 0.6177.

On a obtenu le résultat p(X\leq 3)=0.3823 avec la calculatrice TI 83 Premium CE de la manière suivante :

Au clavier

A l’écran

Taper sur la touche 2nde puis sur la touche var. Dans le menu déroulant, on sélectionne la ligne

B:binomFRép(

On valide avec entrer

Sur la ligne NbreEssais, on saisit le nombre de répétitions c’est-à-dire n.

Sur la ligne p, on saisit la probabilité du succès.

Sur la ligne valeur de x, on saisit le nombre de succès souhaité.

Faire entrer deux fois.

 

 

Lorsque dans un énoncé, il y a au moins un, on pense à l’évènement contraire pas du tout.

p(X\geq 1)=1-p(X=0).

On applique le cours p(X=k)=\binom{n}{k}p^kq^{n-k}q=1-p en remplaçant k par 0p par 0.4 et q par 1-0.4=0.6.

p(X\geq 1)=1-\binom{n}{0}\times (0.4)^0\times 0.6^{n}\\\hspace{1.5cm}=1-0.6^{n}

 

 

On veut déterminer la plus petite valeur de l’entier n pour laquelle la probabilité de gagner au moins une partie est supérieure ou égale à 0.99.

On résout  p_n\geq 0.99

1-0.6^{n}\geq 0.99\\-0.6^{n}\geq-1+0.99\\-0.6^{n}\geq-0.01\\0.6^{n}\leq0.01\\ln(0.6^{n})\leq ln(0.01)\\n ln(0.6)\leq ln(0.01)

On divise par ln(0.6) qui est négatif donc l’inégalité change de sens.

n \geq \frac{ln(0.01)}{ln(0.6)}\\n \geq 9.02

Il faut donc jouer au moins 10 parties pour avoir une probabilité d’en gagner une avec une probabilité d’au moins 0.99 %.

 

 

Réponse:

\overrightarrow{DC}=\overrightarrow{HG}.

Résoudre graphiquement f(x)=1

C’est une autre façon de demander de déterminer graphiquement les antécédents de 1.

Je place 1 sur l’axe des ordonnées, je trace alors la parallèle à l’axe des abscisses passant par 1 toute entière. Je repère les points d’intersection avec la courbe. Les abscisses de ces points sont les antécédents de 1.

Les antécédents sont -2 et 2.

Donc S=\{-2;2\}

Remarque : comme on demande de résoudre une équation, il faut écrire ainsi l’ensemble des solutions.