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Exercices 2011 - STAT

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Corrigé 65 Soit P l’événement “la pièce acheté est pirate” et O l’événement “la pièce acheté est originale”.<br />

On a alors<br />

On en déduit que<br />

π(t) = P(P|T > t) =<br />

=<br />

=<br />

P(T > t|P)P(P)<br />

P(T > t)<br />

1<br />

4 e−5t<br />

1<br />

4 e−5t + 3 4 e−2t<br />

1<br />

1 + 3e 3t<br />

lim π(t) = lim P(P|T > t) = 0<br />

t→∞ t→∞<br />

Corrigé 66 a) Soit I A le temps quand le coiffeur A a commencé a couper le cheveux du premier client.<br />

On sait que I A est une variable aléatoire uniforme dans l’intervalle [−30, 0]. Alors,<br />

{<br />

x/30 si x ∈ [0, 30]<br />

P(I A > −x) =<br />

0 si x /∈ [0, 30]<br />

Soit F A le temps quand le coiffeur A est libre pour s’occuper du client suivant. Étant donné que<br />

chaque coupe dure 30 minutes, on a que<br />

F A − I A = 30<br />

Alors, la probabilité que, t minutes après que le client B soit entré, le coiffeur A soit encore occupé<br />

avec le même client est<br />

⎧<br />

⎨ 1 si t ≤ 0<br />

30−t<br />

P(F A > t) = P(30 + I A > t) = P(I A > t − 30) =<br />

⎩<br />

30<br />

si 0 < t < 30<br />

0 si t ≥ 30<br />

b) Soient A 1 , A 2 , A 3 , A 4 , A 5 et A 6 les coiffeurs. Soient F i le temps quand le coiffeur A i est libre pour<br />

s’occuper du client suivant, où 1 ≤ i ≤ 6. Le temps d’attente du client qui vient d’arriver est la<br />

variable aléatoire T définie par<br />

T := min<br />

π∈P max{F π 1<br />

, F π2 , F π3 , F π4 }<br />

où P est l’ensemble de possibles permutations des nombres 1, 2, 3, 4, 5, 6 (par exemple, π 1 = 2, π 2 =<br />

4, π 3 = 3, π 4 = 6, π 5 = 1 et π 6 = 5 est une permutation qui appartient à P). Alors, la fonction<br />

répartition de T est donnée pour 0 ≤ t ≤ 30 par<br />

P(T ≤ t) = P(T 1 ≤ t, T 2 ≤ t, T 3 ≤ t, T 4 ≤ t, T 5 ≤ t, T 6 ≤ t)<br />

+ C 1 6 P(T 1 ≤ t, T 2 ≤ t, T 3 ≤ t, T 4 ≤ t, T 5 ≤ t, T 6 > t)<br />

+ C6 2 P(T 1 ≤ t, T 2 ≤ t, T 3 ≤ t, T 4 ≤ t, T 5 > t, T 6 > t)<br />

( ) 6 ( ) 5 ( ) 4 ( t t 30 − t t 30 − t<br />

= + 6 + 15<br />

30 30 30 30 30<br />

Remarquons que P(T ≤ t) = 0 si t ≤ 0 et P(T ≤ t) = 1 si t ≥ 30.<br />

c) De la formule E(T) = ∫ 30<br />

0<br />

P(T > t)dt on obtient,<br />

E(T) = 30 − 30 ( 30<br />

7 − 6 6 − 30 ) ( ) 30 30<br />

− 15 − 10 +<br />

7 5 7<br />

= 30 − 90<br />

7<br />

≈ 17.14<br />

) 2<br />

17

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