Les probabilités conditionnelles et loi binomiale

Exercice 2 - Exercice 1

1 min
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Les parties AA et BB et CC sont indépendantes.
Un site internet propose des jeux en ligne.
Question 1
Partie A
Pour un premier jeu :
  • Si l'internaute gagne une partie, la probabilité qu'il gagne la partie suivante est égale à 25\frac{2}{5} .
  • Si l'internaute perd une partie, la probabilité qu'il perde la partie suivante est égale à 45\frac{4}{5}

Pour tout entier naturel non nul nn, on désigne par GnG_{n} l'évènement « l'internaute gagne la nn-ième partie » et on note pnp_{n} la probabilité de l'évènement GnG_{n} .
L'internaute gagne toujours la première partie et donc p1=1p_{1} =1.

Recopier et compléter l'arbre pondéré suivant :

Correction
D'après l'énoncé, on en déduit l'arbre suivant :
Question 2

Montrer que, pour tout nn entier naturel non nul, pn+1=15pn+15p_{n+1} =\frac{1}{5} p_{n} +\frac{1}{5} .

Correction
On note pnp_{n} la probabilité de l'évènement GnG_{n} .
Il vient alors que pn+1p_{n+1} la probabilité de l'évènement Gn+1G_{n+1} , c'est-à-dire : pn+1=p(Gn+1)p_{n+1} =p\left(G_{n+1} \right).
Les évènements GnG_{n} et Gn\overline{G_{n} } forment une partition de l'univers.
D'après la formule des probabilités totales, on a :
p(Gn+1)=p(GnGn+1)+p(GnGn+1)p\left(G_{n+1} \right)=p\left(G_{n} \cap G_{n+1} \right)+p\left(\overline{G_{n}}\cap G_{n+1} \right)
p(Gn+1)=p(Gn)×pGn(Gn+1)+p(Gn)×pGn(Gn+1)p\left(G_{n+1} \right)=p\left(G_{n} \right)\times p_{G_{n} } \left(G_{n+1} \right)+p\left(\overline{G_{n} }\right)\times p_{\overline{G_{n} }} \left(G_{n+1} \right)
p(Gn+1)=25pn+15(1pn)p\left(G_{n+1} \right)=\frac{2}{5} p_{n} +\frac{1}{5} \left(1-p_{n} \right)
p(Gn+1)=15pn+15p\left(G_{n+1} \right)=\frac{1}{5} p_{n} +\frac{1}{5}
pn+1=15pn+15p_{n+1} =\frac{1}{5} p_{n} +\frac{1}{5}
Question 3
Pour tout nn entier naturel non nul, on pose un=pn14u_{n} =p_{n} -\frac{1}{4} .

Montrer que (un)(u_{n} ) est une suite géométrique de raison 15\frac{1}{5} et de premier terme u1u_{1} à préciser.

Correction
Pour tout nn entier naturel non nul, on a :
un=pn14u_{n} =p_{n} -\frac{1}{4}
un+1=pn+114.u_{n+1} =p_{n+1} -\frac{1}{4} .
Or : pn+1=15pn+15p_{n+1} =\frac{1}{5} p_{n} +\frac{1}{5} , il vient alors :
un+1=15pn+1514u_{n+1} =\frac{1}{5} p_{n} +\frac{1}{5} -\frac{1}{4}
un+1=15pn120.u_{n+1} =\frac{1}{5} p_{n} -\frac{1}{20} .
Or : un=pn14u_{n} =p_{n} -\frac{1}{4} d'où : un+14=pnu_{n} +\frac{1}{4} =p_{n}
un+1=15(un+14)120u_{n+1} =\frac{1}{5} \left(u_{n} +\frac{1}{4} \right)-\frac{1}{20}
un+1=15un+120120u_{n+1} =\frac{1}{5} u_{n} +\frac{1}{20} -\frac{1}{20}
un+1=15unu_{n+1} =\frac{1}{5} u_{n}

L'égalité un+1=15unu_{n+1} =\frac{1}{5} u_{n} montre que la suite (un)nN(u_{n} )_{n\in N} est une suite géométrique de raison 15\frac{1}{5} et de premier terme u1=p114=114=34u_{1} =p_{1} -\frac{1}{4} =1-\frac{1}{4} =\frac{3}{4} .
Question 4

Montrer que, pour tout nn entier naturel non nul, pn=34×(15)n1+14p_{n} =\frac{3}{4} \times \left(\frac{1}{5} \right)^{n-1} +\frac{1}{4} .

Correction
Commençons par exprimer unu_{n} en fonction de nn.
Pour tout naturel supérieur ou égal à 11 :
un=u1×qn1u_{n} =u_{1} \times q^{n-1}
un=34×(15)n1u_{n} =\frac{3}{4} \times \left(\frac{1}{5} \right)^{n-1}

Ensuite exprimons pnp_{n} en fonction de nn.
Comme un=pn14u_{n} =p_{n} -\frac{1}{4} alors pn=un+14p_{n} =u_{n} +\frac{1}{4}
On a finalement :
pn=34×(15)n1+14p_{n} =\frac{3}{4} \times \left(\frac{1}{5} \right)^{n-1} +\frac{1}{4}
Question 5

Déterminer la limite de pnp_{n} .

Correction
Comme 1<15<1-1<\frac{1}{5} <1 alors limn+(15)n1=0\lim\limits_{n\to +\infty } \left(\frac{1}{5} \right)^{n-1} =0 et limn+34×(15)n1=0\lim\limits_{n\to +\infty } \frac{3}{4} \times \left(\frac{1}{5} \right)^{n-1} =0.
Il en résulte que :
limn+pn=14\lim\limits_{n\to +\infty } p_{n} =\frac{1}{4}

Au bout d'un très grand nombre de parties, la probabilité de gagner sera proche d'une chance sur quatre.
Question 6
Partie B
Dans un second jeu, le joueur doit effectuer 1010 parties.
On suppose que toutes les parties sont indépendantes.
La probabilité de gagner chaque partie est égale à 14\frac{1}{4} .
Soit XX la variable aléatoire égale au nombre de parties gagnées par le joueur.

Quelle est la loi de probabilité suivie par la variable aléatoire XX ?
Justifier.

Correction
A chaque tirage la probabilité de gagner une partie est égale à 14\frac{1}{4} .
On est donc en présence d'un schéma de Bernoulli :
On appelle succès « gagner une partie » avec la probabilité p=14p=\frac{1}{4}
On appelle échec « perdre une partie » avec la probabilité 1p=141-p=\frac{1}{4}
On répète dix fois de suite cette expérience de façon indépendante.
XX est la variable aléatoire qui associe le nombre de parties gagnées par le joueur.
XX suit la loi binomiale de paramètre n=10n=10 et p=14p=\frac{1}{4} .
On note alors
XB(10;14)X \sim B\left(10;\frac{1}{4} \right)
Question 7

Quelle est la probabilité que le joueur gagne au moins une partie ?
Le résultat sera arrondi à 10210^{-2} près.

Correction
p(X1)=1p(X=0)p(X\ge 1)=1-p\left(X=0\right)
p(X1)=1(100)×(14)0×(34)10p(X\ge 1)=1-\left(\begin{array}{l} {10} \\ {0} \end{array}\right)\times \left(\frac{1}{4} \right)^{0} \times \left(\frac{3}{4} \right)^{10}
A la calculatrice, on obtient :
p(X1)0,943p(X\ge 1)\approx 0,943
p(X1)0,94p(X\ge 1)\approx 0,94
arrondi à 10210^{-2} près.
Question 8

Déterminer l'espérance de XX.

Correction
XX est une variable aléatoire qui suit une loi binomiale B(n,p)B\left(n, p\right), alors l’espérance mathématique E(X)E\left(X\right), la variance V(X)V\left(X\right) et l’écart type σ(X)\sigma\left(X\right) sont égales à :
  • E(X)=n×pE\left(X\right)=n\times p
  • On a :
    E(X)=10×14=2,5E(X)=10\times \frac{1}{4} =2,5

    Cela signifie que le joueur gagne en moyenne 2,52,5 parties sur les 1010 parties.
    Le joueur doit payer 3030 euros pour jouer les 1010 parties.
    Chaque partie gagnée lui rapporte 88 euros.
    Question 9

    Expliquer pourquoi ce jeu est désavantageux pour le joueur.

    Correction
    Le joueur doit payer 3030 euros pour les 1010 parties et récupérera en moyenne 2,5×8=202,5\times8 = 20 euros. (Espérance de gagner 2,52,5 parties sur 1010)
    En moyenne les 1010 parties coûteront 3020=1030 - 20 = 10 euros, soit 11 euros par partie.
    Le jeu est donc désavantageux.
    Question 10

    Calculer la probabilité pour un joueur de réaliser un bénéfice supérieur à 4040 euros ?
    Le résultat sera arrondi à 10510^{-5} près.

    Correction
    Pour réaliser un bénéfice supérieur à 4040 euros, vu la mise de 3030 euros, il faut gagner plus de 7070 euros.
    Comme 8×8=648 \times 8 = 64, il faut donc gagner 99 parties au moins sur 10 (9×8=72)\left(9\times8 = 72\right).
    p(X=9)+p(X=10)0,00003p(X=9)+p\left(X=10\right)\approx 0,00003
    Question 11
    Partie C
    Cette partie est totalement indépendante des parties AA et BB.

    D'après une enquête menée auprès d'une population, on a constaté que :
    • 60%60\% de la population sont des femmes ;
    • 56%56\% des femmes travaillent à temps partiel ;
    • 36%36\% de la population travaillent à temps partiel.
    On interroge une personne dans la population.
    Elle affirme qu'elle travaille à temps partiel.
    Quelle est la probabilité que cette personne soit un homme ?

    Correction
    On note :
    FF l'événement « la personne interrogée est une femme » ;
    HH l'événement « la personne interrogée est un homme » ;
    PP l'événement &laqup; la personne interrogée travaille à temps partiel » ;
    P\overline{P} l'événement « la personne interrogée ne travaille pas à temps partiel »
    On regroupe les données du texte dans un arbre pondéré :

    On cherche à déterminer la probabilité que la personne interrogée soit un homme, c'est à dire :
    pp(H)=p(PH)p(P)p_{p} (H)=\frac{p\left(P\cap H\right)}{p\left(P\right)}
    D'après le texte, p(P)=0,36p\left(P\right)=0,36.
    Les évènements FF et HH forment une partition de l'univers.
    D'après la formule des probabilités totales : p(P)=p(FH)+p(HP)p\left(P\right)=p\left(F\cap H\right)+p\left(H\cap P\right)
    p(P)=p(F)×pF(P)+p(HP)p\left(P\right)=p\left(F\right)\times p_{F} \left(P\right)+p\left(H\cap P\right)
    On en déduit que 0,36=0,6×0,56+p(HP)0,36=0,6\times 0,56+p\left(H\cap P\right) donc que p(HP)=0,360,6×0,56=0,024p\left(H\cap P\right)=0,36-0,6\times 0,56=0,024.
    Donc que :
    pp(H)=p(PH)p(P)=0,0240,236=115p_{p} (H)=\frac{p\left(P\cap H\right)}{p\left(P\right)} =\frac{0,024}{0,236} =\frac{1}{15}
    pp(H)=0,0240,236p_{p} (H)=\frac{0,024}{0,236}
    pp(H)=115p_{p} (H)=\frac{1}{15}

    La réponse est donc : pp(H)=115p_{p} (H)=\frac{1}{15}