Bonsoir ,
je vous propose l'exercice suivant : Trois trains A, B et C arrivent à une station.
Leurs temps d'arrivée sont modélisés par des variables aléatoires indépendantes, suivant des lois exponentielles de temps moyen respectif 4 minutes pour A, 6 minutes pour B et 10 minutes pour C.
À chaque fois qu'un train arrive, on ne regarde que le premier des trois.
Si ce train est C, on ne monte pas et on recommence l'attente à zéro, indépendamment de tout ce qui s'est passé avant.
Si ce train est A ou B, on monte et l'expérience s'arrête.
On note :
N le nombre de trains observés avant de monter,
T le temps total d'attente avant de monter.
Questions :
Déterminer l'espérance de N.
Déterminer l'espérance de T.
En prime, une simulation en Python :
import random as rd
def premiertrain() :
# retourne le temps d'attente du premier train
# et dit si ce premier train est bon
a=rd.expovariate(1/4)
b=rd.expovariate(1/6)
c=rd.expovariate(1/10)
m=min(a,b,c)
return (m, (m==a) or (m==b))
def premierbontrain() :
# retourne le nombre de trains pour en avoir un bon
# et le temps d'attente de ce premier bon train
N=0 ; T=0 ; fin=False
while fin==False :
N+=1
t,y=premiertrain()
T=T+t
fin=y
return (N,T)
def essais(n) :
# calcule les moyennes sur n essais
totN=0 ; totT=0
for _ in range(n) :
N,T=premierbontrain()
totN=totN+N
totT=totT+T
return (totN/n,totT/n)Bonjour,
Je n'ai pas expliqué la réponse, et la simulation ne donne pas la réponse exacte, elle permet juste de voir l'accord avec celle-ci.
Des calculs en Sagemath pour obtenir la réponse exacte (pas vraiment besoin de cet outil pour calculer les intégrales, mais ça permet d'expliciter les calculs) :
# les temps d'attente de A (resp. B, resp. C)
a,b,c=var("a,b,c")
dens=1/240*exp(-(a/4+b/6+c/10)) # la densité conjointe
# calcul de la proba d'arrivée en premier de A (resp. B, resp. C)
pA=integrate(integrate(integrate(dens,c,a,+infinity),b,a,+infinity),a,0,+infinity)
pB=integrate(integrate(integrate(dens,a,b,+infinity),c,b,+infinity),b,0,+infinity)
pC=integrate(integrate(integrate(dens,b,c,+infinity),a,c,+infinity),c,0,+infinity)
pA,pB,pC
# calcul de l'espérance du temps d'attente de A (resp.B, resp. C)
# sachant que A (resp.B, resp. C) arrive en premier
eA=integrate(integrate(integrate(a*dens,c,a,+infinity),b,a,+infinity),a,0,+infinity)/pA
eB=integrate(integrate(integrate(b*dens,a,b,+infinity),c,b,+infinity),b,0,+infinity)/pB
eC=integrate(integrate(integrate(c*dens,b,c,+infinity),a,c,+infinity),c,0,+infinity)/pC
eA,eB,eC
# espérance du temps d'attente d'un A ou d'un B
T=var("T")
solve(T == eA*pA+eB*pB+(eC+T)*pC,T)
Bonsoir,
il est facile de voir que le minimum de deux lois exponentielles indépendantes de paramètres respectifs a et b suit une loi exponentielle de paramètre a+b avec les fonctions de répartitions :
Et
Il n'est pas vraiment utile d'utiliser un logiciel pour faire ce calcul.
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