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1 | 1 | \begin{exo}
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2 |
| - \donnee{Supposons que le temps d'attente d'un bus à un arrêt donné entre 8h00 et 8h30 peut être modélisé par une variable aléatoire issue d'une distribution uniforme. Gaston est arrivé à cet arrêt à 8h00.} |
3 |
| - \begin{subexo}{} |
| 2 | + \donnee{Supposons que le temps d'attente d'un bus à un arrêt donné entre 8h00 et 8h30 peut être modélisé par une variable aléatoire issue d'une distribution uniforme. Gaston est arrivé à cet arrêt à 8h00.} |
| 3 | + \begin{subexo}{Calculer la probabilité que Gaston doive attendre plus de 10 minutes} |
| 4 | + Nous avons ici une distribution uniforme $\sim \mathcal{U}(0,30)$ attention à ne |
| 5 | + pas la confondre avec une lois normal ($\sim \mathcal{N}$). Les paramètres de $\mathcal{U}$ |
| 6 | + sont le début et la fin de l'interval dans lequel X prend ses valeurs càd $X=x, x \in [a,b]$. |
| 7 | + \begin{enumerate} |
| 8 | + \item $a$ = 0 |
| 9 | + \item $b$ = 30 |
| 10 | + \item $x \in [0,30] \text{ et } x = 10 \text{ selon la donnée}$ |
| 11 | + \end{enumerate} |
| 12 | + \[ |
| 13 | + P(X > 10) = 1 - P(X < 10) = 1 - \frac{10 - 0}{30 - 0} = \frac{2}{3} |
| 14 | + \] |
| 15 | + Puisque pour les variable aléatoire \textbf{\textit{continue}}, $P(X=x_i) = 0$, |
| 16 | + nous n'avons pas besoins de prendre en compte $P(X=10)$ donc il n'est pas nécesaire de changer l'inégalité |
| 17 | + \end{subexo} |
| 18 | + \begin{subexo}{En sachant que le bus n'est pas encore arrivé à 8h15, déterminer la probabilité |
| 19 | + que Gaston doive encore attendre au moins 10 minutes supplémentaires.} |
| 20 | + Il y a "en sachant", donc posons comme d'habitude nos règles: |
| 21 | + \begin{align} |
| 22 | + & P(A | B) = \frac{P(B|A) P(A)}{P(B)} \\ |
| 23 | + & P(A | B) = \frac{P(A \cap B)}{P(B)} |
| 24 | + \end{align} |
| 25 | + Mathématiquement la donnée s'écrit de la manière suivante et en utilisant (1) peut se ré-écrire: |
| 26 | + \[ |
| 27 | + P(X>25 | X>15) = \frac{P\bigl(X>15 \;\bigl|\;X>25\bigr) \cdot P(X>25)}{P(X>15)} |
| 28 | + \] |
| 29 | + Cependant, nous savons que $P(X>15 | X>25) = 1$ donc : |
| 30 | + \[ |
| 31 | + P(X>25 | X>15) = \frac{P(X>25)}{P(X>15)} = \frac{1 - P(X<25)}{1-P(X<15)} = |
| 32 | + \frac{1-\frac{25-0}{30-0}}{1-\frac{15-0}{30-0}} = \frac{1}{3} |
| 33 | + \] |
4 | 34 | \end{subexo}
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5 | 35 | \end{exo}
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