T. bac2023 probas exo n°4 ( La Réunion 28 Mars 2023)

Une entreprise appelle des personnes par téléphone pour leur vendre un produit.
— L’entreprise appelle chaque personne une première fois :
• la probabilité que la personne ne décroche pas est égale à 0.6;
• si la personne décroche, la probabilité qu’elle achète le produit est égale à 0.3.
— Si la personne n’a pas décroché au premier appel, on procède à un second appel :
• la probabilité que la personne ne décroche pas est égale à 0.3;;
• si la personne décroche, la probabilité qu’elle achète le produit est égale à 0.2.
— Si une personne ne décroche pas au second appel, on cesse de la contacter.
On choisit une personne au hasard et on considère les évènements suivants :
D_1 : « la personne décroche au premier appel »;
D_2; : « la personne décroche au deuxième appel »;
A : « la personne achète le produit ».
Les deux parties peuvent être traitées de manière indépendante
Partie A
1. Recopier et compléter l’arbre pondéré cicontre.

2. En utilisant l’arbre pondéré, montrer que la probabilité de l’évènement A est
p(A)=0.204.

3. On sait que la personne a acheté le produit. Quelle est la probabilité qu’elle ait décroché au premier appel ?

Partie B
On rappelle que, pour une personne donnée, la probabilité qu’elle achète le produit est égale à 0.204.
1. On considère un échantillon aléatoire de 30 personnes.
On note X la variable aléatoire qui donne le nombre de personnes de l’échantillon qui achètent le produit.
a. On admet que X suit une loi binomiale. Donner, sans justifier, ses paramètres.

b. Déterminer la probabilité qu’exactement 6 personnes de l’échantillon achètent le produit.
Arrondir le résultat au millième.

c. Calculer l’espérance de la variable aléatoire X.
Interpréter le résultat.

2. Soit n un entier naturel non nul.
On considère désormais un échantillon de n personnes.
Déterminer la plus petite valeur de n telle que la probabilité qu’au moins l’une des personnes de l’échantillon achète le produit soit supérieure ou égale à 0.99.

Faisons l’arbre :

 L’entreprise appelle chaque personne une première fois. La probabilité que la personne ne décroche pas est égale à 0.6 donc :

p(\overline{D_1})=0.6

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

p(D_1)+p(\overline{D_1})=1\\p(D_1)=1-p(\overline{D_1})\\\hspace{1cm}=1-0.6\\\hspace{1cm}=0.4.

 L’entreprise appelle chaque personne une première fois. Si la personne décroche, la probabilité qu’elle achète le produit est égale à 0.3.

On peut reformuler : Sachant que la personne a décroché au premier appel, la probabilité qu’elle achète le produit est 0.3.

donc p_{D_1}(A)=0.3

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

p_{D_1}(A)+p_{D_1}(\overline{A})=1\\p_{D_1}(\overline{A})=1-p_{D_1}(A)\\\hspace{1.25cm}=1-0.3\\\hspace{1.25cm}=0.7.

La personne n’a pas décroché au premier appel, on procède à un second appel. La probabilité que la personne ne décroche pas est égale à 0.3

On peut reformuler : sachant que la personne n’a pas décroché au premier appel, la probabilité qu’elle ne décroche pas au second appel est égale à 0.3.

p_{\overline{D_1}}(\overline{D_2})=0.3

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

p_{\overline{D_1}}(D_2)+p_{\overline{D_1}}(\overline{D_2})=1\\p_{\overline{D_1}}(D_2)=1-p_{\overline{D_1}}(\overline{D_2})\\\hspace{1.25cm}=1-0.3\\\hspace{1.25cm}=0.7.

La personne n’a pas décroché au premier appel, on procède à un second appel. Si la personne décroche, la probabilité qu’elle achète le produit est égale à 0.2.

On peut reformuler : sachant que la personne décroche au second appel, la probabilité qu’elle achète le produit est égale à 0.2.

p_{D_2}(A)=0.2

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

p_{D_2}(A)+p_{D_2}(\overline{A})=1\\p_{D_2}(\overline{A})=1-p_{D_2}(A)\\\hspace{1.25cm}=1-0.2\\\hspace{1.25cm}=0.8.

Montrer que p(A)=0.204

Pour calculer p( A), on ajoute les  probabilités de tous les chemins qui mènent à  A. Ce qui revient à appliquer la formule des probabilités totales

p(A)=p(D_1\cap A)+p(\overline{D_1}\cap D_2\cap A).

p(A)=0.4\times 0.3+0.6\times 0.7\times 0.2

p(A)=0.12+0.084.

p(A)=0.204.

On sait que la personne a acheté le produit. Quelle est la probabilité qu’elle ait décroché au premier appel ?

On reformule : sachant que la personne a acheté le produit, quelle est la probabilité qu’elle ait décroché au premier appel ?

La condition est la personne a acheté le produit.

Pour calculer p_{A}(D_1), on ne peut pas utiliser l’arbre car pour l’arbre la condition est D_1. On applique donc la formule du cours.

p_{A}(D_1)=\frac{p(D_1\cap A)}{p(A)}

p_{A}(D_1)=\frac{0.4\times 0.3}{0.204}\\p_{A}(D_1)=0.588

 

On peut modéliser cette expérience par un schéma de Bernoulli : on répète 30 fois de façon indépendante une expérience de Bernoulli à deux issues : la personne achète le produit  et la personne n’achète pas le produit.

la probabilté que la personne la personne achète le produit est 0.204. C’est le paramètre p, la probabilité du succès.

Il y a 30 répétitions indépendantes de l’expérience de Bernoulli donc n=30.

Donc X suit une loi binomiale de paramètres n=30 et p=0.204.

On veut calculer la probabilité qu’exactement 6 personnes de l’échantillon achètent le produit.
Arrondir le résultat au millième.

On a vu précédemment qu’il s’agit d’une loi binomiale du type B(30;0.204).

On applique le cours p(X=k)=\binom{n}{k}p^kq^{n-k}q=1-p en remplaçant k par 6, n par 30, p par 0.204 et q par 1-0.204=0.796.

p(X=6)=\binom{30}{6}\times 0.204^{6}\times 0.796^{24}\\p(X=6)=0.179

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.

 

 

L’espérance de la variable aléatoire X est E(X)=n\times p=30\times 0.204=6.12.
Sur 30 personnes, il y en a en moyenne 6.12 qui achètent le produit.

On veut déterminer la plus petite valeur de l’entier n pour laquelle la probabilité qu’au moins l’une des personnes de l’échantillon achète le produit soit supérieure ou égale à 0.99.

On cherche donc pour quelles valeurs de n, p(X\geq 1)\geq 0.99.

1-p(X=0)\geq 0.99.

1-\binom{10}{0}0.204^{0}(1-0.204)^n\geq 0.99\\1-0.796^{n}\geq 0.99\\-0.796^{n}\geq 0.99-1\\-0.796^{n}\geq -0.01\\0.796^{n}\leq 0.01\\ln(0.796^{n})\leq ln(0.01)\\n\times  ln(0.796)\leq ln(0.01)

On divise par ln(0.796) qui est négatif donc l’inégalité change de sens.

n \geq\frac{ln(0.01)}{ln(0.796)}\\n \geq 20.2

La valeur de n cherchée est 21.

 

 

 

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.