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PDF - Université de Pau et des Pays de l'Adour

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<strong>Université</strong> <strong>de</strong> <strong>Pau</strong> <strong>et</strong> <strong>de</strong>s <strong>Pays</strong> <strong>de</strong> <strong>l'Adour</strong><br />

Faculté <strong>de</strong>s Sciences <strong>et</strong> Techniques<br />

Département <strong>de</strong> Mathématiques<br />

Avenue <strong>de</strong> l'<strong>Université</strong> 64000 <strong>Pau</strong><br />

Tél : 05 59 40 75 75<br />

Partiel 16 Novembre 2006<br />

Diplôme : Licence 2ème année<br />

U.E : Introduction aux Probabilités<br />

Durée : 1 heure 30 minutes<br />

Documents non autorisés<br />

Calculatrice UPPA autorisée<br />

Exercice 1<br />

Dans la production d'une pièce mécanique, il peut apparaître un défaut. Le processus <strong>de</strong> production<br />

est trop complexe pour prévoir l'apparition <strong>de</strong> ce défaut. Il faut donc faire un contrôle <strong>de</strong> production<br />

pour estimer le nombre <strong>de</strong> pièces défectueuses <strong>et</strong> être sûr <strong>de</strong> remplir les engagements pris vis à vis<br />

<strong>de</strong> la clientèle.<br />

Supposons que l'on a produit N pièces dont m (m ≤ N) sont défectueuses. On tire au sort n<br />

(n ≤ N) pièces dans c<strong>et</strong>te production.<br />

1. Dans c<strong>et</strong>te question, on modélise l'expérience en ne tenant pas compte <strong>de</strong> l'ordre.<br />

a. Dénir l'univers correspondant.<br />

b. Soit A k l'évènement {le nombre <strong>de</strong> pièces tirées défectueuses est égal à k} (où 0 ≤ k ≤ m).<br />

Calculer P(A k ).<br />

2. Dans c<strong>et</strong>te question, on modélise l'expérience en tenant compte <strong>de</strong> l'ordre.<br />

a. Dénir l'univers correspondant.<br />

b. Soit B k l'évènement {le nombre <strong>de</strong> pièces tirées défectueuses est égal à k} (où 0 ≤ k ≤ m).<br />

Calculer P(B k ).<br />

3. Comparer P(A k ) <strong>et</strong> P(B k ). Conclure.<br />

Exercice 2<br />

Un étudiant se rend tous les jours (enn presque) à l'<strong>Université</strong>, distante <strong>de</strong> 5 km <strong>de</strong> son domicile.<br />

Il fait le traj<strong>et</strong> à vélo à une vitesse moyenne <strong>de</strong> 30 km/h. Mais sur son parcours il rencontre 4 feux<br />

<strong>de</strong> signalisation, non synchronisés. Pour chaque feu, la probabilité qu'il soit vert est égale à 2 3<br />

, <strong>et</strong> la<br />

probabilité qu'il soit orange ou rouge est égale à 1 3<br />

. A toutes ns utiles, on rappelle que tout véhicule<br />

doit s'arrêter lorsqu'un feu est orange... Bien entendu, un feu vert ne ralentit pas l'étudiant alors<br />

qu'on estime qu'un feu orange ou rouge lui fait perdre une minute.<br />

On note X le temps (exprimé en minutes) mis par l'étudiant pour se rendre à l'<strong>Université</strong> <strong>et</strong> Y le<br />

temps perdu par l'étudiant à cause <strong>de</strong>s feux <strong>de</strong> signalisation.<br />

1. a. Quelle est la loi <strong>de</strong> la variable aléatoire Y ?<br />

b. Donner les valeurs <strong>de</strong> E(Y ) <strong>et</strong> Var(Y ).<br />

2. a. Déterminer la fonction <strong>de</strong> répartition <strong>de</strong> la variable aléatoire X. Tracer la courbe représentative<br />

<strong>de</strong> c<strong>et</strong>te fonction.<br />

b. On suppose que l'étudiant part <strong>de</strong> chez lui 12 mn avant le début <strong>de</strong>s cours. Calculer la probabilité<br />

pour qu'il arrive en r<strong>et</strong>ard.<br />

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