Oui
Probabilités
Probabilités conditionnelles
Variables aléatoires
Exercice Première Spécialité - 2020 - Ex 2 : Probabilités conditionnelles et Variables Aléatoires
1 juin 2020
Première Spécialité
Révise les Probabilités avec cet exercice concret ! 📱
Prêt à dompter les arbres pondérés et les variables aléatoires ? Cet exercice de Première Spécialité est le support idéal pour t'entraîner sur un cas pratique : le coût d'un smartphone et de ses accessoires.
- ✅ Apprends à structurer un arbre de probabilités sans erreur.
- ✅ Maîtrise la formule des probabilités totales.
- ✅ Calcule une espérance mathématique en contexte réel.
C'est un incontournable pour réussir tes évaluations et préparer le Bac ! 🚀
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Analyse de l'énoncé
Cet exercice de niveau Première Spécialité traite d'une situation concrète de vente en magasin, modélisée par des probabilités. L'objectif est de manipuler les probabilités conditionnelles à l'aide d'un arbre pondéré, puis d'étudier une variable aléatoire liée au coût total d'achat d'un smartphone et de ses accessoires. Les notions de probabilités totales et d'espérance mathématique sont au cœur du sujet.
Points de vigilance et notions requises
- L'arbre pondéré : Il est essentiel de bien distinguer la probabilité d'une intersection $P(A \cap C)$ de la probabilité conditionnelle $P_A(C)$.
- Formule des probabilités totales : Pour calculer $P(C)$, il faut sommer les probabilités des chemins menant à l'événement $C$.
- Variable aléatoire : La dépense totale $X$ dépend de la combinaison des événements choisis (assurance et/ou coque). Il ne faut pas oublier le prix de base du téléphone (800€) dans chaque cas.
Guide de résolution et correction
1. Calcul de $P(A \cap C)$ :
D'après l'énoncé, $P(A) = 0,4$ et $P_A(C) = 0,2$. On utilise la formule : $P(A \cap C) = P(A) \times P_A(C) = 0,4 \times 0,2 = 0,08$.
2. Montrer que $P(C) = 0,28$ :
Selon la formule des probabilités totales : $P(C) = P(A \cap C) + P(\bar{A} \cap C)$.
On sait que $P(\bar{A}) = 1 - 0,4 = 0,6$.
L'énoncé indique que parmi ceux n'ayant pas pris l'assurance, deux sur trois n'ont pas pris la coque, donc $P_{\bar{A}}(\bar{C}) = 2/3$. On en déduit $P_{\bar{A}}(C) = 1 - 2/3 = 1/3$.
$P(\bar{A} \cap C) = 0,6 \times (1/3) = 0,2$.
Ainsi, $P(C) = 0,08 + 0,2 = 0,28$.
3. Calcul de $P_C(\bar{A})$ :
Il s'agit d'une probabilité "inversée" : $P_C(\bar{A}) = \frac{P(\bar{A} \cap C)}{P(C)} = \frac{0,2}{0,28} = \frac{20}{28} = \frac{5}{7} \approx 0,714$.
4. Dépense moyenne (Espérance $E(X)$) :
Déterminons les valeurs possibles de $X$ :
- $X_1 = 800 + 50 + 20 = 870€$ ($A \cap C$) avec $P=0,08$
- $X_2 = 800 + 50 = 850€$ ($A \cap \bar{C}$) avec $P=0,4 - 0,08 = 0,32$
- $X_3 = 800 + 20 = 820€$ ($\bar{A} \cap C$) avec $P=0,2$
- $X_4 = 800€$ ($\bar{A} \cap \bar{C}$) avec $P=0,6 - 0,2 = 0,4$
$E(X) = 870 \times 0,08 + 850 \times 0,32 + 820 \times 0,2 + 800 \times 0,4 = 69,6 + 272 + 164 + 320 = 825,6$.
La dépense moyenne est donc de 825,60 €.