Mathématiques Terminale Spécialité

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Rappels de première
Algèbre et géométrie
Ch. 1
Combinatoire et dénombrement
Ch. 2
Vecteurs, droites et plans de l’espace
Ch. 3
Orthogonalité et distances dans l’espace
Analyse
Ch. 4
Suites
Ch. 5
Limites de fonctions
Ch. 6
Continuité
Ch. 7
Compléments sur la dérivation
Ch. 8
Logarithme népérien
Ch. 9
Fonctions trigonométriques
Ch. 10
Primitives - Équations différentielles
Ch. 11
Calcul intégral
Probabilités
Ch. 12
Loi binomiale
Ch. 13
Sommes de variables aléatoires
Annexes
Exercices transversaux
Grand Oral
Apprendre à démontrer
Cahier d'algorithmique et de programmation
Chapitre 14
Exercices

Travailler les automatismes

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16

La moyenne d'une classe en mathématiques est de 12. À l'aide de l'inégalité de Markov, majorer la probabilité qu'un élève ait une moyenne supérieure à 14.
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17

Une usine fabrique en moyenne 40 pièces par jour, avec une variance égale 3. Que peut-on dire de la probabilité de l'événement |\text{X} - 40 |\geqslant 5, où \text{X} est la variable aléatoire comptant le nombre de pièces fabriquées lors d'une journée ?
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18

Soit (\mathrm{X}_{n}) une suite de variables aléatoires indépendantes et de même loi telles que, pour tout entier i compris entre 1 et n, \mathrm{E}\left(\mathrm{X}_{i}\right)=\frac{1}{6} et \mathrm{V}\left(\mathrm{X}_{i}\right)=\frac{5}{36}. On note \mathrm{M}_{n} la variable aléatoire moyenne associée.
En utilisant l'inégalité de concentration, majorer la probabilité de l'événement \left|\mathrm{M}_{n}-\mathrm{E}\left(\mathrm{M}_{n}\right)\right| \geqslant 0{,}1 pour n = 1\:000.
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19

On souhaite estimer la probabilité qu'un événement se réalise. Pour cela, on réalise n répétitions d'une expérience aléatoire et on compte la proportion p de réalisations effectives.

\boldsymbol{n} 101001\:00010\:000
\boldsymbol{p}0{,}60{,}710{,}7420{,}7498

Proposer deux expériences possibles permettant d'obtenir des résultats proches.
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20

Dans l'inégalité de concentration, déterminer à partir de quelle taille d'échantillon n, la probabilité de s'écarter de la moyenne de plus de 0{,}01, est inférieure ou égale à \text{V(X)}.
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Inégalité de Markov
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21

Dans les cas suivants, déterminer si on peut appliquer l'inégalité de Markov. Justifier. 1. Nombre de notes au-dessus de la moyenne.

2. Montant d'argent disponible sur un compte en banque.

3. Temps d'attente en ligne.

4. Numéro d'étage d'un immeuble avec sous-sol.
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22

Majorer la probabilité demandée dans les cas suivants, où \text{X} est une variable aléatoire positive ou nulle. 1. \mathrm{P}(\mathrm{X} \geqslant 1), avec \mathrm{E}(\mathrm{X})=0{,}5.

2. \mathrm{P}(\mathrm{X} \geqslant 24), avec \mathrm{E}(\mathrm{X})=6.

3. \mathrm{P}(\mathrm{X} \geqslant 4), avec \mathrm{E}(\mathrm{X})=\frac{4}{3}.
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23

Dans un immeuble, l'ascenseur reste en moyenne deux minutes au rez-de-chaussée avant d'être sollicité à nouveau. Majorer la probabilité que l'ascenseur reste au rez-de-chaussée plus de cinq minutes.
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24

La température moyenne aux Maldives est de 28{,}4 °C. On suppose que la température n'est jamais négative. Majorer la probabilité que la température soit supérieure ou égale à 34° un jour donné.
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25

Sur une autoroute, la vitesse moyenne des voitures est de 120 km\cdoth^{-1}.
1. Majorer la probabilité qu'un automobiliste roule à une vitesse supérieure à 150 km\cdoth^{-1}.

2. Minorer la probabilité qu'un automobiliste roule à une vitesse inférieure à 100 km\cdoth^{-1}.
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Inégalité de Bienaymé-Tchebychev
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26

Majorer la probabilité d'avoir un écart à la moyenne supérieur ou égal à 2 lorsque \text{V(X)} = 1.
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27

Majorer la probabilité demandée dans les cas suivants.
1. \mathrm{P}(|\mathrm{X}-\mathrm{E}(\mathrm{X})| \geqslant 2), avec \mathrm{V}(\mathrm{X})=2.

2. \mathrm{P}(|\mathrm{X}-\mathrm{E}(\mathrm{X})| \geqslant 20), avec \mathrm{V}(\mathrm{X})=10.

3. \mathrm{P}(|\mathrm{X}-\mathrm{E}(\mathrm{X})| \geqslant7), avec \mathrm{V}(\mathrm{X})=12.

4. \mathrm{P}(\{\mathrm{X} \leqslant 3\} \cup\{\mathrm{X} \geqslant 17\}), avec \mathrm{E}(\mathrm{X})=10 et \mathrm{V}(\mathrm{X})=5.
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28

Sur un circuit automobile, un pilote pourrait battre le record de vitesse du tour s'il atteignait une vitesse de pointe supérieure ou égale à 195 km\cdoth^{-1}. On considère que la vitesse moyenne des automobilistes sur cette route est de 187 km\cdoth^{-1}, avec une variance de 7{,}3.
Si le pilote roule à une vitesse supérieure à la moyenne, majorer la probabilité qu'il puisse battre le record de vitesse du tour.
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29

On considère la variable aléatoire \text{X} dont la loi de probabilité est la suivante.

\boldsymbol{x}_{i} 1410
\mathbf{P}\left(\mathbf{X}\boldsymbol{=}\boldsymbol{x}_{\mathbf{i}}\right)0{,}60{,}30{,}1

1. Calculer l'espérance et la variance de \text{X}.

2. Calculer \mathrm{P}(|\mathrm{X}-\mathrm{E}(\mathrm{X})| \geqslant 2).

3. Appliquer l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev pour a = 2 et comparer le résultat à celui obtenu à la question 2..
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30

Sur les vingt matchs précédents, une équipe de rugby a marqué 60 essais. On note \text{X} la variable aléatoire donnant le nombre d'essais marqués au cours d'un match.
1. Que vaut l'espérance de \text{X} ?

2. On suppose que la variance est égale à 0{,}67. Majorer la probabilité qu'au cours du prochain match, l'écart entre le nombre d'essais marqués et la moyenne soit supérieur ou égal à 1.

3. Minorer la probabilité que l'écart entre le nombre d'essais marqués et la moyenne soit strictement inférieur à 2.
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Inégalité de concentration
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31

On effectue n tirages avec remise d'une carte d'un jeu de 52 cartes.
Pour le i-ième tirage, on note \text{X}_i la variable aléatoire valant 1 si la carte est un pique et 0 sinon. 1. Donner l'espérance et la variance de \text{X}_i.

2. En déduire l'espérance et la variance de la variable aléatoire moyenne \mathrm{M}_{n}=\frac{1}{n} \sum\limits_{i=1}^{n} \mathrm{X}_i.

3. Quelle doit-être la valeur minimale de n, pour que la probabilité de s'écarter de l'espérance de plus de 0{,}1 soit inférieure à 0{,}05 ?
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32

Dans une classe de 25 élèves, dix sont des garçons.
On effectue n tirages avec remise d'un élève de cette classe pour l'interroger.
Pour le i-ième tirage, on note \text{X}_i la variable aléatoire valant 1 si la personne interrogée est un garçon et 0 sinon. 1. Donner l'espérance et la variance de \text{X}_i.

2. En déduire l'espérance et la variance de la variable aléatoire moyenne \mathrm{M}_{n}=\frac{1}{n} \sum\limits_{i=1}^{n} \mathrm{X}_i.

3. Quelle est la valeur minimale de n, pour laquelle la probabilité de s'écarter de l'espérance d'au moins 0{,}1 soit inférieure à 0{,}05 ?
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Loi faible des grands nombres
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33

Dans chacun des cas suivants, justifier si l'on peut appliquer la loi des grands nombres ou non.
1. On effectue n tirages avec remise d'une carte d'un jeu de 52 cartes et on note si celle-ci est un as. On simule cette expérience pour de grandes valeurs de n.

2. On considère une urne contenant un très grand nombre de boules. On effectue n tirages sans remise d'une boule de l'urne et on note sa couleur.
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34

On considère l'expérience suivante : on lance n fois un dé truqué à six faces numérotées de 1 à 6. La probabilité d'obtenir chaque face est de \frac{1}{10}, sauf celle d'obtenir la face 3 qui est de \frac{1}{2}. On compte le nombre de 3 obtenus.
1. Écrire un programme avec Python simulant l'expérience en utilisant une fonction.



2. On note \text{X} la variable aléatoire donnant le nombre de 3 obtenu.
a. Quelle est la loi de \text{X} ?

b. Donner son espérance et sa variance.

3. a. Tester le programme pour plusieurs grandes valeurs de n et comparer les résultats obtenus avec les résultats attendus.

b. Quel théorème du cours illustre-t-on ici ? Justifier.
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35

On lance un dé à six faces numérotées de 1 à 6 dont on ignore s'il est truqué ou non.
On lance n fois le dé et on note le nombre de fois où chaque face a été obtenue.
1. Pour n = 10 on obtient les valeurs suivantes.
Face 123456
Nombre de fois241120

Peut-on conclure que le dé est truqué ? Justifier.

2. Pour n = 100\:000, on obtient les valeurs suivantes.
Face 123456
Nombre de fois16\:66516\:66916\:66316\:67116\:66216\:670

Peut-on conclure que le dé est truqué ? Justifier en utilisant les propriétés du cours.
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Exercices inversés
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36

Imaginer un exercice tiré de la vie courante utilisant l'inégalité de Markov et permettant d'aboutir à une majoration de la probabilité d'un événement par \frac{3}{7}.
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37

On considère une moyenne calculée dans une situation issue de la vie courante. On souhaite que la probabilité que l'écart à la moyenne soit supérieur ou égal à 3 soit inférieure ou égale à 0{,}2.
Imaginer un exercice mettant en oeuvre une telle situation en utilisant l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev.
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