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un problème de proba

Posté par benojuly (invité) 15-10-04 à 07:15

Bonjour tout le monde ;')
C'est juste pour vérifier mes réponses.

Un serrurier dispose de 10 clés dont une seule est la bonne et essaie d'ouvrir une porte. On suppose les clés indiscernables et les essais aléatoires.

1. il essaie les clés en remettant à chaque fois la clé essayée ds le trousseau. Quelle est la proba d'ouvrir la porte au 4è essai seulemen ?

2. autre méthode : il écarte la clé essayée et poursuit ses essais avec les clés restantes. On désigne par X le nb d'essais nécessaires pour ouvrir une poste. déterminer la loi de proba de X, E(X) et V(X).

Ma question : doit-on utiliser la loi binomiale ?

Posté par
J-P Posteur d'énigmes
re : un problème de proba 15-10-04 à 15:26

Je n'y connais rien en proba. Je fais cela au pif.

1)
(9/10)³*(1/10) = 729/10000 = 0,0729

2)
E(1) = 1/10
E(2) = (9/10).(1/9) = 1/10
E(3) = (9/10).(8/9).(1/8) = 1/10
E(4) = (9/10).(8/9).(7/8).(1/7) = 1/10
et ainsi de suite ... jusque E(10) =  1/10 aussi.


Posté par benojuly (invité)chouette 16-10-04 à 07:23

c'est ce ke j'ai trouvé !!

Bon loi binomiale ou pas, l'important c de trouver.

Merci J-P

J'ai l'impression ke je m'améliore moi en venant ici régulièrement !!!!!!

Posté par
Belge-FDLE
re : un problème de proba 16-10-04 à 13:35

Salut à tous ,

Alors, juste quelques précisions .
Ce que J-P a calculé, ce n'est pas E(X) (qui correspond à l'espérance mathématique de la variable aléatoire X, mais p(X) qui est la probabilité de la variable aléatoire X. Comme il a calculé la proba p(X) pour chacune des valeurs pouvant êtres prises par X, il a bien établi la loi de probabilité de X. Et en efet, on a bien :

2$\rm~p(X=xi)~=~\frac{9!(9-xi)!}{10!(9-xi)!}~=~\frac{1}{10}
pour 2$\rm~1~\leq~~xi~\leq~~10

Remarque : Pour la question 2), on ne peut pas utiliser la loi binomiale car on n'est pas dans une épreuve de Bernouli. En effet à chaque nouvel essai, le nombre de clés que l'on peut tirer diminue...

Pour calculer l'espérance, il suffit de calculer :

2$\rm~E(X)~=~\displaystyle\sum_{i=1}^{10}~\big(i~\times~p(X=i)\big)
2$\rm~E(X)~=~\displaystyle\sum_{i=1}^{10}~\big(i\big)~\times~~\frac{1}{10} (on peut factoriser par 1/10 car on a vu que p(X=i) était la même pour tout i entre 1 et 10)
2$\rm~E(X)~=~\frac{(10+1)(10+1-1)}{2}~\times~~\frac{1}{10} (somme des premiers entiers)
2$\rm~E(X)~=~\frac{110}{2}~\times~~\frac{1}{10}
2$\rm~E(X)~=~\frac{55}{10}~=~\frac{11}{2}
2$\rm~E(X)~=~5,5

CONCLUSION : L'espérance de la variable aléatoire X est 5,5 ce qui signifie que si on réalisait cette expérience un grand nombre de fois, on se rendrait compte que en moyenne, on arriverait à trouver en majorité la bonne clé aux 5ème et 6ème essai.

On peut à présent calculer la variance V(X) de la variable aléatoire X :

2$\rm~V(X)~=~\displaystyle\sum_{i=1}^{10}~\big((i-E(X))^2~\times~p(X=i)\big)
2$\rm~V(X)~=~\displaystyle\sum_{i=1}^{10}~\big(i-E(X))^2\big)~\times~\frac{1}{10}
2$\rm~V(X)~=~\big((1-5,5)^2+(2-5,5)^2+(3-5,5)^2+(4-5,5)^2+(5-5,5)^2+(6-5,5)^2+(7-5,5)^2+(8-5,5)^2+(9-5,5)^2+(10-5,5)^2\big)~\times~\frac{1}{10}
2$\rm~V(X)~=~\big((-\frac{9}{2})^2+(-\frac{7}{2})^2+(-\frac{5}{2})^2+(-\frac{3}{2})^2+(-\frac{1}{2})^2+(\frac{1}{2})^2+(\frac{3}{2})^2+(\frac{5}{2})^2+(\frac{7}{2})^2+(\frac{9}{2})^2\big)~\times~\frac{1}{10}
2$\rm~V(X)~=~\big(\frac{81}{4}+\frac{49}{4}+\frac{25}{4}+\frac{9}{4}+\frac{1}{4}+\frac{1}{4}+\frac{9}{4}+\frac{25}{4}+\frac{49}{4}+\frac{81}{4}\big)~\times~\frac{1}{10}
2$\rm~V(X)~=~\big(\frac{165}{4}~\times~2\big)~\times~\frac{1}{10}
2$\rm~V(X)~=~\frac{165}{2}~\times~\frac{1}{10}
2$\rm~V(X)~=~\frac{165}{20}
2$\rm~V(X)~=~\frac{33}{4}

CONCLUSION : La variance de la variable aléatoire X est de 33/4.

Voili, voilou .

À +

PS : Comme toujours, bien que J-P réponde aux exos de probabilité au hasard (au pif), on se rend compte qu'il défie toutes les lois du hasard en raison de la très très forte probabilité (on peut parler d'évènement sûr) que ses réponses soient justes .



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