Tracer la courbe représentant sa fonction de densité. Donner l'expression de la fonction densité. Calculer les probabilités suivantes: a. $P(X<6)$ b. $P(40)$ e. $P(X>20)$ f. $P(X=12)$ Calculer l'espérance de $X$. Correction Exercice 4 On obtient la représentation graphique suivante: La fonction de densité est définie par $f(x)=\dfrac{1}{18-3}=\dfrac{1}{15}$ sur l'intervalle $[3;18]$. a. $P(X<6)=\dfrac{6-3}{18-3}=\dfrac{3}{15}=0, 2$ b. $P(40)=P(X\pg 3)=P(3\pp X\pp 18)=1$ e. $P(X>20)=0$ puisque $X$ suit une loi uniforme sur l'intervalle $[3;18]$ et que $18<20$. f. Quand $X$ suit une loi de probabilité à densité alors, pour tout réel $a$ on a $P(X=a)=0$. Ainsi $P(X=12)=0$ L'espérance de $X$ est $E(X)=\dfrac{3+18}{2}=10, 5$. [collapse]

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La probabilité que le temps d'attente soit inférieur à 18 minutes est P X < 0, 3 = ∫ 0 0, 3 f ⁡ t d t = 0, 1808 La probabilité que le temps d'attente soit compris entre 15 et 45 minutes est P 1 4 ⩽ X ⩽ 3 4 = ∫ 0, 25 0, 75 f ⁡ t d t = 5 9 La probabilité que le temps d'attente soit supérieur à une demi-heure est P X ⩾ 0, 5 = 1 - P X < 0, 5 = 1 - ∫ 0 0, 5 f ⁡ t d t = 16 27 propriétés Soit X une variable aléatoire suivant une loi de probabilité de densité f sur un intervalle I. Pour tous réels a et b appartenant à I: P X = a = ∫ a a f ⁡ t d t = 0. P a ⩽ X ⩽ b = P a < X ⩽ b = P a ⩽ X < b = P a < X < b P X ⩾ a = P X > a = 1 - P X ⩽ a 3 - Espérance mathématique Soit X une variable aléatoire qui suit la loi de probabilité de densité f sur l'intervalle a b, alors l'espérance mathématique de X est le réel E X = ∫ a b t × f ⁡ t d t exemple Calculons l'espérance mathématique de la variable aléatoire X mesurant la durée en heure du temps d'attente aux consultations dont la fonction de densité f est définie sur 0 1, 5 par f ⁡ t = 64 ⁢ t 3 27 - 64 ⁢ t 2 9 + 16 ⁢ t 3.

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2 - Loi de probabilité Soit f une fonction de densité de probabilité sur un intervalle I.

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Une étude conclut à une durée de vie inférieure ou égale à 100 ans pour 5% d'entre eux. Déterminer le paramètre λ (à 10-4 près). Calculer la probabilité que la désintégration d'un noyau soit… Loi normale d'espérance µ et d'écart type σ2 – Terminale – Exercices Exercices corrigés à imprimer – Loi normale d'espérance µ et d'écart type σ2 – Terminale S Exercice 01: Usine de tubes Une usine fabrique des tubes. On estime que la variable aléatoire X qui à chaque tube prélevé au hasard dans la production associe sa longueur (en cm) suit la loi normale N (500; σ2). Loi à densité sur un intervalle. La valeur de σ peut être modifiée par différents réglages des machines de production. Des observations ont permis d'établir que P(X > 545)… Loi uniforme sur un intervalle – Terminale – Exercices corrigés Exercices à imprimer – Loi uniforme sur un intervalle – Terminale S Exercice 01: Le métro On note X le temps d'attente, en minutes, avant l'arrivée du métro dans une certaine station et on suppose que X suit la loi uniforme sur [0; 6].

Il fallait donc séparer l'intégrale avec le théorème de Chasles pour avoir plusieurs intervalles, et seulement à ce moment-là on peut remplacer f. Loi exponentielle Pour la loi exponentielle, il faut également savoir que vaut la densité f. Pour la loi uniforme, on a vu que si on connait a et b, on connait tout. Cours loi de probabilité à densité terminale s and p. Pour la loi exponentielle, cela dépend d'un paramètre que l'on note λ (prononcer landa). On dit alors qu'une variable X suit une loi exponentielle de paramètre λ. A ce moment là, on a: On a donc: Cette intégrale se calcule facilement, les détails sont donnés dans la vidéo après mais ça donne: Finalement: Si on a mis tous les calculs et pas seulement le résultat, c'est pour que tu comprennes d'où ça vient, et surtout pour que tu comprennes la ligne suivante: Généralement dans les exercices ils te rappellent les formules et tu n'as plus qu'à les appliquer, mais retiens quand même la méthode car parfois ils demandent de redémontrer tout cela^^ Une petite remarque toutefois: Pour calculer P(X ≥ t), il faut passer par le complémentaire!