Dépôt légal : 2014 Achevé d imprimer en 2014 (Paris)

Transcription

1

2 F. Maisonneuve, Probabilités : variables aléatoires réelles et vectorielles. Cours et exercices, Paris : Presses des MINES, Collection Les cours, ISBN : Presses des MINES - TRANSVALOR, , boulevard Saint-Michel Paris Cedex 06 - France presses@mines-paristech.fr Dépôt légal : 2014 Achevé d imprimer en 2014 (Paris) Tous droits de reproduction, de traduction, d adaptation et d exécution réservés pour tous les pays.

3 Probabilités

4 COLLECTION Les Cours Dans la même Collection Francis Maisonneuve Mathématiques 1 Calcul différentiel, équations différentielles ordinaires et applications. Cours et exercices Francis Maisonneuve Mathématiques 2 Intégration, transformations intégrales et applications. Cours et exercices Francis Maisonneuve Mathématiques 3 Fonctions d'une variable complexe. Cours et exercices J. Adnot, D. Marchio, Ph. Rivière Cycles de vie des systèmes énergétiques Brigitte d'andréa-novel, Benoît Fabre, Pierre Jouvelot Acoustique-Informatique-MusiquE Jean-Claude Moisdon, Michel Nakhla Recherche opérationnelle Anne-Françoise Gourgues-Lorenzen, Jean-Marc Haudin, Jacques Besson Matériaux pour l'ingénieur Renaud Gicquel Systèmes énergétiques Tome 3 Renaud Gicquel Systèmes énergétiques Tome 2 Renaud Gicquel Systèmes énergétiques Tome 1 Thierry Weil Stratégie d'entreprise François Cauneau Mécanique des fluides Pierre Chauvet Aide-mémoire de géostatistique linéaire Dominique Marchio, Paul Reboux Introduction aux transferts thermiques François Engel, Frédéric Kletz Cours de comptabilité analytique François Engel, Frédéric Kletz Cours de comptabilité générale Jacques Bouchard, Jean-Paul Deffain, Alain Gouchet Introduction au génie atomique Daniel Fargue Abrégé de thermodynamique : principes et applications Georges Pierron Introduction au traitement de l'énergie électrique Bernard Degrange Introduction à la physique quantique Michel Cohen de Lara, Brigitte d'andréa-novel Cours d'automatique Fixari Daniel Les Imperfections des marchés Jacques Lévy Introduction à la métallurgie générale Hugues Molet Comment maîtriser sa productivité industrielle? Margaret Armstrong, Jacques Carignan Géostatistique linéaire

5 Francis Maisonneuve Probabilités Variables aléatoires réelles et vectorielles Cours et exercices

6

7 PROBABILITÉS

8

9 Sommaire Préface Remerciements Introduction historique v vii ix 1 Probabilités des événements Notion d expérience aléatoire Evénements relatifs à une expérience aléatoire Elaboration de la définition des probabilités A Point de vue empirique des fréquences statistiques.. 5 B Axiomes des probabilités C Point de vue logique du principe de symétrie Propriétés élémentaires de la probabilité Théorèmes de continuité A Continuités croissante et décroissante B Compléments Probabilité conditionnelle indépendance des événements... 9 A Définition de la probabilité conditionnelle B Probabilités totales et composées C Evénements indépendants Exercices annotés et corrigés A Énoncés B Corrigés Exercices de synthèse Variables aléatoires et lois 27

10 ii SOMMAIRE 2.1 Définition d une variable aléatoire (V.A.) Loi de probabilité d une variable aléatoire Indépendance des variables aléatoires Cas des variables aléatoires réelles A Fonction de répartition d une V.A.R B V.A.R. discrètes C V.A.R. absolument continue ou à densité Variables aléatoires vectorielles A Lois et indépendance B Cas absolument continu Exercices annotés et corrigés A Énoncés B Corrigés Exercices de synthèse Moments des variables aléatoires Espérance mathématique d une V.A.R A Approche empirique B Rappels sur l intégrale de Lebesgue C Définition de l espérance Autres moments d une V.A.R Matrice de covariance Exercices annotés et corrigés A Énoncés B Corrigés Exercices de synthèse Conditionnement Lois conditionnelles dans un couple (X, Y ) A Cas où X est discret B Cas où (X, Y ) est absolument continu C Cas général D Conséquences E Fonction aléatoire randomisation Approximation d une variable aléatoire par une autre

11 SOMMAIRE iii A L espace de Hilbert des variables de carré intégrable.. 92 B Régression linéaire selon une variable aléatoire X C Régression fonctionnelle selon X : variable espérance conditionnelle Exercices annotés et corrigés A Énoncés B Corrigés Exercices de synthèse Transformée d une variable aléatoire Transformée de Fourier Laplace des probabilités sur R Transformée d une V.A.R A Propriétés générales B Convergence en loi Transformée d une variable vectorielle Exercices annotés et corrigés A Énoncés B Corrigés Exercices de synthèse Variables et vecteurs gaussiens V.A.R. Gaussiennes A Variable gaussienne réduite Z B Variable gaussienne Y = a Z + b Vecteurs gaussiens A Définition B Vecteur gaussien et matrice de covariance C Régression dans un vecteur gaussien Exercices annotés et corrigés A Énoncés B Corrigés Exercices de synthèse Processus ponctuels processus de Poisson Processus ponctuels A Généralités

12 iv SOMMAIRE B Variables de comptage d un processus ponctuel Processus de Poisson A Définition ponctuelle B Accroissements du processus de Poisson C Relance d un processus de Poisson Exercice annoté et corrigé Exercices de synthèse A Indications sur les convergences de V.A.R. 173 A.1 Trois notions de convergence A.2 Lois des grands nombres B Catalogue de variables aléatoires usuelles 177 B.1 Variables aléatoires entières et positives B.2 Variables aléatoires positives absolument continues B.3 Variables de signe quelconque absolument continues Indications bibliographiques 187 Index alphabétique 189

13 Préface Être titulaire pendant plus de quinze ans des quatre chaires d enseignement du tronc commun de mathématiques du cycle ingénieurs civils de l Ecole des Mines de Paris est une gageure que peu auraient accepté de relever. Bénéficier, dans l exercice de ce travail, du respect et du soutien constant de ses élèves, qui, s ils n ont pas tous pu, su ou voulu apprécier la richesse du problème de Cauchy, ont toujours en revanche loué la rigueur scientifique et la qualité pédagogique des cours et supports de cours de mathématiques, bénéficier de ce soutien et de ce respect donc est certainement ce qui restera quand viendra le temps de saluer ce grand professeur qu est Francis Maisonneuve. Je sais que ces ouvrages resteront longtemps une référence, et espère que les promotions futures et autres lecteurs sauront apprécier la finesse et la qualité de ce qui leur est proposé ici. Je souhaite à tous les établissements d enseignement de disposer de tels cours. Nicolas Cheimanoff Directeur de l Enseignement MINES ParisTech

14

15 Remerciements Je tiens à exprimer ma reconnaissance aux jeunes et moins jeunes mathématiciens professionnels et ingénieurs de recherche qui m ont fait l honneur d animer une ou plusieurs années les séances d exercices illustrant les éléments de cours, et qui m ont suggéré à cette occasion de multiples améliorations touchant au fond comme à la forme. Je tiens aussi à remercier les nombreux étudiants «utilisateurs» qui, par la qualité de leurs questions, la rigueur de leurs critiques ou la logique apparente de certaines interprétations parfois fort éloignées de celles escomptées, ont contribué à faire évoluer la rédaction des documents vers plus de clarté. De manière plus générale, je voudrais souligner la qualité des relations intellectuelles et humaines qui prévaut à tout niveau dans l établissement où j ai le plaisir d exercer mon métier d enseignant mathématicien depuis de nombreuses années, et où s expriment des talents très divers. Que tous en soient remerciés! Francis Maisonneuve

16

17 Introduction historique Les idées de hasard et de probabilité semblent présentes dans toutes les sociétés humaines, où elles s insèrent plus ou moins aisément dans les systèmes religieux et les interrogations philosophiques développés par ces diverses cultures. L idée de quantifier les probabilités et de chercher à les calculer, avérée en Occident dès le xv e siècle, va concerner exclusivement les jeux de hasard à nombre fini de cas possibles ; il faudra en fait attendre le xvii e siècle, avec Pascal et Fermat (puis Huygens), pour que commencent à être clairement distinguées les notions de probabilité et d espérance dans le cadre naissant du calcul combinatoire. Au xviii e siècle Jacques Bernoulli et Abraham de Moivre dégagent et établissent les premières lois des grands nombres ; le recours à l analyse mathématique, qui permet de se dégager du calcul combinatoire, s affirme avec le grand traité de Laplace, puis les travaux de Poisson, Markov... au xix e siècle. Parallèlement la prise de conscience que le champ d application du calcul des probabilités déborde largement les jeux de hasard apparaît enfin avec Buffon et Condorcet ; la naissance ultérieure de la statistique moderne en Angleterre affirmera définitivement ce caractère de généralité. Avec le mathématicien Emile Borel, qui démontre en 1908 la fondamentale loi forte des grands nombres au moyen de la notion de mesure σ-additive, se fait jour la perspective éclairante de fonder le calcul des probabilités sur la théorie de la mesure et de l intégrale de Lebesgue ; ce sera chose faite en 1933 avec l axiomatique des probabilités développée par le mathématicien Kolmogorov, et à présent acceptée par l ensemble des probabilistes. Elle détermine la présentation retenue dans ce cours. La théorie des probabilités et la modélisation probabiliste jouent un rôle croissant dans de nombreuses branches des mathématiques appliquées, de la physique et des sciences de l ingénieur. Les processus stochastiques sont couramment utilisés pour modéliser des phénomènes mécaniques, économiques,... se

18 x INTRODUCTION HISTORIQUE déroulant dans le temps ou/et l espace. La statistique mathématique (paramétrique) part de données d observation qu elle considère comme un échantillon dans le cadre d un modèle de lois probabilistes, en vue d évaluer certains paramètres afin de les connaître ou pour tester certaines hypothèses. Enfin diverses méthodes de simulation aléatoire permettent le calcul approché d un paramètre ou l estimation aux moindres carrés d une variable aléatoire partiellement inconnue, dans des situations où tout traitement analytique paraît exclu.

19 Chapitre 1 Probabilités des événements 1.1 Notion d expérience aléatoire La notion première de la théorie des probabilités est celle d expérience aléatoire, c est-à-dire d expérience sur un système dont le résultat (ou l état résultant) n est pas connu d avance et peut varier si on répète l expérience dans des conditions identiques. Exemples a) Jeux de hasard (loterie, jet de dés, jeux de pile ou face de durée finie ou infinie) b) Durée de fonctionnement d un appareil c) Point de chute d un projectile d) Trajectoire de ce projectile pendant un intervalle de temps [t 1, t 2 ](t 1 < t 2 ). Une telle expérience produit par hypothèse un unique résultat que l on note traditionnellement ω parmi un ensemble de résultats possibles (éventualités), ensemble encore appelé univers et noté Ω. Une expérience aléatoire peut donc être représentée mathématiquement comme le simple tirage au hasard d un élément ω dans un ensemble Ω. Exemples 1.1.2, suite (énoncer la proposition correspondante) a) Loterie : Ω = [1, n] N, sous-ensemble des numéros émis.

20 2 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS Jet de 2 dés : ω = (x, y) avec 1 x, y 6, d où Ω = [1, 6] 2 N 2. Jeu de pile ou face de durée infinie : en codant par exemple 0 pour pile et 1 pour face, les ω sont des suites dans {0,1}, d où Ω = {0, 1} N. b) Ω = N ou R + selon le mode de mesure de la durée de vie. c) ω = (x, y), couple de coordonnées du point dans un repère donné, d où Ω = R 2. d) Ω = C 2 ([t 1, t 2 ]), ensemble des applications de classe C 2 de [t 1, t 2 ] dans R 3. Ces exemples illustrent la souplesse de cette formalisation, mais aussi la rapide complexité de l univers Ω. Il est de plus souvent utile de pouvoir considérer une suite de répétitions de la même expérience aléatoire, le résultat global étant formé de la suite des résultats successifs. L univers relatif à cette expérience globale est alors simplement Ω N (cf. pile ou face). Notons enfin que, contrairement à ce que semblent suggérer les exemples précédents, il peut y avoir des manières bien différentes de représenter les résultats d une même expérience aléatoire, ce qui conduit à des choix d univers Ω plus ou moins économiques ou judicieux (cf. exercices). 1.2 Evénements relatifs à une expérience aléatoire On appelle événement relatif à une expérience aléatoire une proposition énonçant une propriété du système, qui est vérifiée (et on dit alors que l événement est réalisé) ou non selon le résultat obtenu à l issue de l expérience. On peut alors, adoptant le point de vue ensembliste, identifier un événement au sous-ensemble (ou partie) de Ω constitué des résultats pour lesquels il est réalisé : proposition A {ω Ω : A est réalisé pour ω}. Exemples 1.2.1, fin (énoncer la proposition correspondante) a) 2 dés : A = {ω = (x, y) [1, 6] 2 : x + y 10} b) A = [t 1, t 2 ] où 0 < t 1 < t 2 c) A = {ω = (x, y) R 2 : x 2 + y 2 r}

21 1.2. Evénements relatifs à une expérience aléatoire 3 d) A = {ω C 2 ([t 1, t 2 ]) : sup ω(t) 2 r} t [t 1,t 2 ] euclidienne de R 3 ). ( 2 désignant la norme Correspondance entre opérations logiques et ensemblistes Terminologie probabiliste Terminologie ensembliste Notations événement certain ensemble entier Ω événement impossible ensemble vide événement contraire complémentaire A c événement atomique singleton {ω} implication inclusion (au sens large) et intersection ou (non exclusif) réunion événements incompatibles parties disjointes A 1 A 2 = ou exclusif (dans ce cas) réunion disjointe A 1 A 2 système exhaustif d événts partition A n = Ω (un et un seul se réalise) (finie ou dénombrable) n Etant donné un ensemble (ou classe) de propositions énonçables sur l expérience aléatoire, on peut toujours lui rajouter les événements certain et impossible et en fabriquer d autres par les opérations logiques les plus courantes rappelées ci-dessus : contraire, ainsi que et et ou, pour toute suite finie ou même infinie en vue de passages à la limite. Du point de vue ensembliste, ceci revient d après le tableau ci-dessus à considérer comme complète une classe d événements A P(Ω) vérifiant les trois propriétés : (1) Ω A et A (2) A A A c A (3) n N, A n A A n A et A n A n n qui sont les propriétés spécifiant une tribu de parties de Ω 1. 1 Voir par exemple [1], définition 1.1.1

22 4 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS En pratique, on ne s intéresse dans une expérience aléatoire qu à la réalisation ou non d une classe très limitée d événements prédéfinis. Si C P(Ω) désigne la classe de parties de Ω correspondante, C ne constitue pas en général une tribu, mais on rappelle 2 qu il existe une plus petite tribu au sens de l inclusion contenant C, dite tribu engendrée par C et notée T (C) (c est l intersection de toutes les tribus contenant C) ; on pose alors A = T (C), et on l appelle tribu des événements. Exemples a) Le cas particulier où C est constitué d un nombre fini ou dénombrable d événements incompatibles A n, formant partition de Ω. On dit dans ce cas que A = T (C) est une tribu explicite, car les éléments de A sont explicitement les réunions quelconques de A n. En particulier si Ω lui-même est fini ou dénombrable (exemple a du paragraphe 1.1, sauf pile ou face de durée infinie), il est naturel de considérer les événements atomiques {ω} ; d où A = P(Ω) dans ce cas. b) La situation générale où l on ne peut pas expliciter les éléments de A à partir de ceux de C, en trop grand nombre (exemples b, c et d du paragraphe 1.1). C est notamment le cas de la tribu de Borel de Ω = R ou R n, notée B, qui est par définition la tribu engendrée par la classe des ouverts, ou encore par la classe des pavés C = { n [a i, b i ] : i [1, n], a i b i }; i=1 dans le cas de R, on peut aussi choisir C = { ], x[ : x R}. Les éléments de la tribu de Borel B = T (C) sont appelés les boréliens. Le couple (Ω, A) constitué d une part du support matériel les résultats possibles ω Ω et d autre part du discours autorisé les concernant les événements A A est un espace mesurable appelé en l occurrence espace probabilisable ; et on va étudier comment il est possible de le probabiliser. 1.3 Elaboration de la définition des probabilités Il s agit d affecter à tout événement A A un poids P (A), dit probabilité de A, devant exprimer la plus ou moins grande chance a priori de sa réalisation, notion dont l existence est posée comme intuitivement évidente. 2 Voir par exemple [1], proposition 1.1.3

23 1.3. Elaboration de la définition des probabilités 5 A Point de vue empirique des fréquences statistiques L idée est qu on doit parvenir à révéler et à évaluer la probabilité d un événement A en répétant un grand nombre de fois sans interaction et dans des conditions identiques l expérience aléatoire correspondante, et en observant la fréquence de réalisation de A. De fait, si l on note n A le nombre de fois où A se réalise au cours de n répétitions de l expérience, on constate que la fréquence expérimentale n A /n fluctue de moins en moins lorsque n augmente, autour d une valeur limite f(a) appelée fréquence (ou encore probabilité) statistique de A : ce phénomène fondamental est appelé loi empirique des grands nombres (bien sûr, des fluctuations importantes de n A /n restent toujours possibles mais elle s avèrent de plus en plus rares lorsque n augmente). On retient les propriétés évidentes de structure de la fréquence statistique f : f( ) = 0, f(a) 0, f(ω) = 1, f(a A ) = f(a) + f(a ) si A A =. B Axiomes des probabilités On va poser les axiomes de définition des probabilités par analogie avec les propriétés de la fréquence statistique ; cela fait, il sera possible de développer mathématiquement la théorie des probabilités sans autre recours à l observation des phénomènes physiques. Conformément à la démarche scientifique habituelle, c est en dernier ressort le seul contrôle expérimental des prévisions issues de la théorie qui pourra déterminer si celle-ci rend compte correctement des phénomènes aléatoires et ainsi valider cette dernière : de fait, on parviendra à établir que la vitesse de convergence de la fréquence de réalisation d un événement A vers sa limite doit être en 1/ n lorsque le nombre n de répétitions de l expérience tend vers l infini, ce que corrobore l expérience. Définition On appelle probabilité sur (Ω, A) une application P de A dans R telle que : (1) P ( ) = 0 et A A, P (A) 0 (positivité) (2) P (Ω) = 1 (totalité) (3) Pour toute suite (A n ) n N d éléments 2 à 2 disjoints de A, P ( A n ) = P (A n ) n N n=0 (σ-additivité)

24 6 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS Sur le plan mathématique, une probabilité est donc simplement une mesure positive finie de masse 1 sur A 3. En particulier, on a la propriété d additivité simple : pour A 0,, A n éléments 2 à 2 disjoints de A, P ( n A i ) = P (A i ) 0 i n i=0 (poser i n + 1, A i = ). Si P (A) = 1, on dit que A est presque certain ou presque sûr, et si P (A) = 0, on dit que A est presque impossible ; si f et g sont deux fonctions définies sur Ω telles que A = {ω Ω : f(ω) g(ω)} est presque impossible, on note f = ps g et on dit que f et g sont égales presque sûrement. Le triplet (Ω, A, P ) est un espace mesuré appelé en l occurrence espace probabilisé ; et tout ce chapitre se résume à ce stade à ceci : Toute expérience aléatoire se modélise par la donnée d un espace probabilisé (Ω, A, P ) Il est instructif de réfléchir au véritable tour de passe-passe conceptuel que constitue cette approche, par laquelle on prétend rendre compte de la notion de hasard tout en l évacuant totalement du formalisme, au bénéfice d objets purement déterministes (ensembles, applications). En fait, on a substitué à l expérience aléatoire réelle, singulière et imprévisible, la collection virtuelle de tous ses résultats possibles et des probabilités de réalisation a priori des événements associés. Cette mise à plat suppose idéalement connu le système sur lequel porte l expérience et réduit ainsi le phénomène aléatoire à une situation schématique et figée de tirage au sort d un élément ω dans une urne Ω parfaitement identifiée. Cette vision mécaniste s avère cependant d une extraordinaire fécondité, car elle autorise le raisonnement déductif et l emploi des méthodes de l analyse mathématique dans le domaine de l incertain. C Point de vue logique du principe de symétrie On appelle modèle discret le cas où Ω est fini (ou dénombrable) et A = P(Ω) ; toute probabilité P sur un tel espace probabilisable vérifie 3 Voir par exemple [1], paragraphe 2.1

25 1.4. Propriétés élémentaires de la probabilité 7 A Ω, P (A) = ω A p(ω), où p : Ω R est un poids, c est-à-dire : ( ) ω Ω, p(ω) = P ({ω}) 0 et p(ω) = 1. Ainsi P = ω Ω p(ω) δ ω, ω Ω δ ω désignant la mesure de Dirac en ω, caractérisée par la relation A A, δ ω (A) = 1l A (ω), valeur en ω de l indicatrice de A, à savoir 1 si ω A et 0 sinon. Inversement, pour toute famille finie ou dénombrable de coefficients (p(ω)) ω Ω vérifiant les conditions ( ) ci-dessus, la formule encadrée définit une probabilité P comme somme pondérée des probabilités δ ω. Dans le cas d un système n admettant qu un nombre fini de configurations possibles, des considérations de symétrie a priori du système, ou même simplement d égale ignorance sur son évolution, peuvent conduire à définir Ω de telle sorte qu aucun résultat ω ne soit privilégié, c est-à-dire que les événements atomiques {ω} soient équiprobables (p constant). Si on note card (A) le cardinal d un ensemble A, on a alors nécessairement : ω Ω, p(ω) = 1 card (Ω) card (A) nb cas favorables et A Ω, P (A) = = card (Ω) nb cas possibles, c est-à-dire que la seule probabilité P vérifiant ce principe de symétrie est la probabilité uniforme sur Ω : on peut alors, dans un tel contexte, faire l économie de toute référence à la loi empirique (telle était la définition générale de la probabilité encore proposée en 1812 faute de mieux par le mathématicien Laplace). Ces calculs de cardinaux d ensemble, qui historiquement représentaient l essentiel du calcul des probabilités, sont en général de nature combinatoire : dénombrements d échantillons au moyen d arrangements, et de sous populations au moyen de combinaisons (cf. exercices). 1.4 Propriétés élémentaires de la probabilité On désigne ainsi des propriétés qui concernent seulement un nombre fini d événements. Ce sont, sauf la dernière (exercice), des conséquences immédiates de

26 8 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS la définition axiomatique d une probabilité comme mesure positive finie de masse 1 : 1) A A, P (A) [0, 1] et P (A c ) = 1 P (A) 2) (A, B) A 2, (A B) (P (A) P (B)) 3) (A, B) A 2, P (A B) = P (A) + P (B) P (A B) 4) Inégalité de Boole : (A i ) 1 i n A n, P ( A i ) 1 i n 1 i n 5) Formule de Poincaré : (A i ) 1 i n A n, P ( A i ) = S 1 S ( 1) n 1 S n où S 1 = 1 i n 1 i n P (A i ), S 2 = 1 i<j n P (A i ) P (A i A j ),..., S n = P (A 1 A 2 A n ). 1.5 Théorèmes de continuité A Continuités croissante et décroissante On rappelle qu une suite (A n ) n N d événements est dite croissante (respectivement décroissante) si n N, A n A n+1 (respectivement A n A n+1 ). On définit alors sa limite par : cas croissant lim A n = A n A (réunion : borne sup pour ) n n N cas décroissant lim A n = A n A (intersection : borne inf pour ) n n N Dans les deux cas, la suite (P (A n )) n N est monotone bornée (dans [0, 1]), donc convergente. Et il suffit d exprimer les A n comme des réunions convenables d événements incompatibles pour établir 4 : Théorème (de la continuité monotone) Dans le cas d une suite (A n ) n N croissante ou décroissante, on a 4 Voir par exemple [1], théorème P ( lim n A n) = lim n P (A n)

27 1.6. Probabilité conditionnelle indépendance des événements 9 B Compléments Etant donné une suite (A n ) n N dans A, on définit : lim inf A n = A n+p = {ω Ω : ω appartient aux A n sauf à un nb fini} n lim sup n qui vérifient A n = n N p N n N p N A n+p = {ω Ω : ω appartient à une infinité de A n } lim inf n A n lim sup n A n. En cas d égalité, on dit que la suite converge dans A et on pose : On a les résultats généraux : lim A n = lim inf A n = lim sup A n. n n n Théorème Si la suite (A n ) n N converge dans A, on a P ( lim n A n) = lim n P (A n). Proposition (lemme de Borel Cantelli ) Soit (A n ) n N une suite dans A. Si P (A n ) < +, alors P (lim sup A n ) = 0. n Si n=0 P (A n ) = + et si les A n sont mutuellement indépendants n=0 (cf. le paragraphe 1.6.C ), alors P (lim sup n A n ) = Probabilité conditionnelle indépendance des événements A Définition de la probabilité conditionnelle But : modifier la probabilité affectée à un événement A lorsqu on dispose d une information partielle sur le déroulement de l expérience aléatoire, à savoir qu un autre événement B est réalisé. Exemple jet de 2 dés, A = {ω = (x, y) [1, 6] 2 : x + y 10} sachant qu est réalisé

28 10 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS B = {ω = (x, y) [1, 6] 2 : x = 6} ou B = {ω = (x, y) [1, 6] 2 : x = 1} (!) Construction de la définition, par analogie avec les fréquences statistiques : Etant donné (A, B) A 2, on considère la fréquence expérimentale n A B /n B du nombre de réalisations de l événement A parmi les n B répétitions de l expérience aléatoire (Ω, A) (sur les n) qui ont réalisé B. Comme n A B = n A B/n n B n B /n, cette fréquence expérimentale converge vers f A B f B (si f B > 0) ; d où : Définition (axiomatique) Soit (Ω, A, P ) un espace probabilisé et soit B un événement fixé tel que P (B) > 0. On appelle probabilité conditionnelle à B ou probabilité sachant B (associée à P ) l application P B = P ( B) définie sur A par : A A, P B (A) = P (A B) = P (A B) P (B). On observe que P ( B) n est autre que la mesure trace P ( B) = 1l B P de P sur B, au facteur de normalisation 1/P (B) près (pour que ce soit encore une probabilité). On note A B P (A B) = P (A) P (B) et A B = P (A B) = 0 ; en particulier, comme escompté, P (B B) = 1 et P (B c B) = 0. On utilise souvent la relation P (A B) = P (A B) P (B) si P (B) > 0 qui s étend ensuite par récurrence en : P (A 1 A n ) = P (A 1 A 2 A n ) P (A 2 A 3 A n ) P (A n 1 A n ) P (A n ) Permettant la prise en compte de connaissances supplémentaires sur le système étudié, le conditionnement est une notion-clé du calcul des probabilités et de la statistique mathématique. Elle sera reprise et étendue dans la suite (lois et espérance conditionnelles). B Probabilités totales et composées Il s agit d une importante méthode de calcul des probabilités par décomposition selon un système exhaustif d événements (partition) n B n = Ω :

29 1.6. Probabilité conditionnelle indépendance des événements 11 A A, A = A ( B n ) = (A B n ) n n d où la formule des probabilités totales et composées P (A) = n P (A B n ) = n P (A B n ) P (B n ) La première égalité donnant P (A) a une grande utilité pratique. La seconde égalité a aussi une portée théorique, car elle fait apparaître la probabilité a priori P comme une moyenne pondérée des probabilités conditionnelles, notion qui sera reprise et étendue lors de l étude des lois conditionnelles. Conséquence : formule de Bayes ou de la probabilité des causes Etant donné un système exhaustif d événements n B n = Ω, on se demande quelle est la probabilité de réalisation P (B n A) de chacun des B n sachant qu un autre événement A s est réalisé ; ceci dans le but de déterminer lequel d entre eux a vraisemblablement joué pour produire A (problème inverse d attribution de cause). Supposant connue la suite des probabilités conditionnelles ( P (A B n ) ) n, on utilise la symétrie de l écriture P (B n A) P (A) = P (A B n ) = P (A B n ) P (B n ) pour obtenir la formule de Bayes : pour P (A) > 0, P (B n A) = P (A B n) P (B n ) P (A) = P (A B n) P (B n ) i P (A B i) P (B i ) C Evénements indépendants L indépendance de deux événements exprime l idée que la réalisation de l un n influe pas sur (la probabilité de) celle de l autre. Il s agit d une hypothèse profondément simplificatrice pour les calculs, qui peut être exacte de par la nature même du problème ou du fait d une certaine symétrie du système considéré ; elle peut aussi n être vérifiée qu en première approximation. Définition (et proposition) Un événement A A est dit indépendant de B si P (A B) = P (A) ou (exclusif) P (B) = 0.

30 12 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS Une condition nécessaire et suffisante est alors, du fait de la définition de P (A B) : P (A B) = P (A) P (B) (car P (A B) = 0 si P (B) = 0) ; de sorte que, symétriquement, B est indépendant de A et l on dit simplement que A et B sont indépendants. Exemples a) Jet de 2 dés (simultanément ou successivement), ou encore jet du même dé deux fois de suite. On admet par principe l absence d interaction entre ces lancers, de sorte que tout événement A concernant un seul des lancers est indépendant de tout événement B concernant l autre. C est le cas plus généralement d événements A et B relatifs à deux expériences aléatoires élémentaires, ou à la même expérience répétée deux fois, sans interaction. b) Jet d un seul dé non pipé (équiprobabilité des faces numérotées de 1 à 6), A = {2, 4, 6} et B = {5, 6} : A et B sont indépendants, puisque P (A) = 3 6 = 1 2, P (B) = 2 6 = 1 3 et P (A B) = P ({6}) = 1 6 mais cela tient cette fois à une forme d orthogonalité des deux événements considérés : l information que le numéro obtenu soit pair ne rend ni plus ni moins probable le fait qu il vaille au moins 5. Exercice Etant donné deux événements A et B, établir les équivalences : A et B indépendants A c et B indépendants A c et B c indépendants. Indépendance mutuelle de n événements On généralise la condition nécessaire et suffisante d indépendance de deux événements, que l on érige en : Définition A 1,..., A n A sont dits (mutuellement) indépendants si k [2, n] et i 1,..., i k k entiers 2 à 2 distincts de [1,n], on a P (A i1 A ik ) = P (A i1 ) P (A ik )

31 1.6. Probabilité conditionnelle indépendance des événements 13 Remarques Cette définition implique l indépendance des événements 2 à 2 (choisir k = 2), mais la réciproque n est pas vraie, comme le montre l exemple d un jeu consistant en 2 piles ou faces indépendants (Ω = {0, 1} 2, P uniforme), avec A 1 = {(x, y) : x = 1}, A 2 = {(x, y) : y = 1} et A 3 = {(x, y) : x = y} Noter que la définition de l indépendance de A 1,..., A n A pour n 3 n est pas P (A 1 A n ) = P (A 1 ) P (A n ) (dire pourquoi). La définition s étend à une suite infinie d événements, en considérant toutes les sous suites finies. La notion de conditionnement peut s avérer fort subtile, même lorsque le nombre de résultats possibles est fini ; c est le cas dans l exercice suivant, où l on devra déterminer dans les 3 contextes indiqués un triplet (Ω, A, P ) convenable pour modéliser l expérience aléatoire décrite : En admettant que les sexes F ou M des nouveaux nés sont équiprobables et indépendants, et considérant une famille de deux enfants, déterminer quelle est la probabilité conditionnelle que les deux enfants soient des filles dans chacun des cas : je sais que l aîné des enfants est une fille ; (réponse facile : 1/2) on m a informé que l un au moins des enfants est une fille ; (réponse : 1/3) je sais que l un au moins des enfants est une fille, suite à sa rencontre, mais j ignore s il s agit de l aînée ou de la cadette. (réponse plus délicate : 1/2)

32 14 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS 1.7 Exercices annotés et corrigés A Énoncés 1. Dans quelle circonstance particulière deux événements A et B tels que l événement A B soit presque sûr sont-ils indépendants? (réponse : A ou B presque sûr) 2. Soient A et B deux événements tels que P (A) = 3/8, P (B) = 1/2 et P (A B) = 1/4. Calculer P (A c B c ). (réponse : 3/4) 3. Soient A et B deux événements indépendants tels que P (A) = 1/2 et P (A B) = 2/3. Calculer P (B c A). (réponse : 2/3) 4. Etablir que deux événements A et B sont indépendants si et seulement si : P (A B) P (A c B c ) = P (A B c ) P (A c B). (exprimer les deux membres de l égalité en fonction de P (A), P (B) et P (A B) pour A et B quelconques) 5. Soient A, B et C trois événements indépendants 2 à 2, avec P (C) > 0. Donner une condition nécessaire et suffisante sur A, B et C pour que A et B soient indépendants relativement à la probabilité conditionnelle P ( C), à la place de P. (réponse : A, B et C mutuellement indépendants) 6. On jette une paire de dés non pipés. Calculer la probabilité p pour que la somme obtenue soit supérieure ou égale à 10, sachant que l un au moins des deux dés a donné 5. (réponse : 3/11) 7. Soit un avion de type A, à 4 réacteurs, et un avion de type B, à 2 réacteurs. On suppose que chaque réacteur a, indépendamment des autres, une probabilité p ]0, 1[ de tomber en panne. Sachant que la panne d un seul réacteur n empêche pas l avion de type A d arriver quand même à destination, choisissez votre moyen de transport en fonction de p. (réponse : A pour p < 2/3 et B pour p > 2/3)

33 1.7. Exercices annotés et corrigés Lors de naissances gémellaires, les vrais jumeaux (un même œuf divisé après fécondation) sont de même sexe ; tandis que les faux jumeaux (deux œufs fécondés) peuvent être de même sexe ou de sexes différents avec la même probabilité 1/2. On s intéresse { ici à la proportion de vrais jumeaux. On considère les événements : A les nouveaux nés sont de vrais jumeaux B les nouveaux nés sont des jumeaux de même sexe. a) Exprimer P (B) en fonction de P (A). (réponse : (1+P(A))/2) b) Une étude statistique des naissances gémellaires a montré qu il y avait 35% de jumeaux de sexes opposés. Calculer P (A) et P (A B). (réponses : 0, 3 et 0.46) 9. Démontrer le lemme de Borel Cantelli (cf. le paragraphe 1.5.B ). (pour le premier cas, généraliser d abord l inégalité de Boole à une suite infinie d événements ; pour le second cas, établir lim P ( A c n+p) = 0 en utilisant q l inégalité e u 1 u pour u 1 et conclure) 0 p q 10. Une seule des 3 portes de votre prison mène à la liberté, mais vous ignorez totalement laquelle... Vous désignez au hasard l une d entre elles au gardien, qui se garde de vous informer si votre choix est le bon mais qui, histoire de parler, vous désigne en retour comme mauvaise l une des deux portes restantes. Avezvous intérêt à changer votre choix? (réponse : oui, à méditer... ) 11. On étudie le problème du tirage sans remise de n boules dans une urne contenant a boules blanches et b boules rouges (cf. l exercice 5 du paragraphe 1.8). On considère l événement : A n+1 la (n + 1) e boule tirée est blanche (en supposant n a + b 1). Montrer que P (A n+1 ) = a/(a + b) (On suggère de conditionner selon les valeurs de K, nombre aléatoire de boules blanches obtenues lors des n premiers tirages). On notera que, comme le résultat précédent est encore valable en remplaçant n par n n, on a en fait établi (en posant i = n + 1) : i {1,..., n}, P (A i ) = a a + b avec A i la i e boule tirée est blanche. Comment interpréter ce résultat?

34 16 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS B Corrigés 1. Dans quelle circonstance particulière deux événements A et B tels que l événement A B soit presque sûr sont-ils indépendants? Solution : On a 1 = P (A B) = P (A) + P (B) P (A B), donc 1 = P (A) + P (B) P (A) P (B) si et seulement si (ssi) A et B sont indépendants. Or l égalité précédente se récrit ( 1 P (A) ) ( 1 P (B) ) = 0, qui est vérifiée ssi A ou B est presque sûr. 2. Soient A et B deux événements tels que P (A) = 3/8, P (B) = 1/2 et P (A B) = 1/4. Calculer P (A c B c ). Solution : P (A c B c ) = P (Ac B c ) P (B c ) donc ici P (A c B c ) = = P ( (A B) c) 1 P (A) P (B) + P (A B) P (B c = ; ) 1 P (B) ( = ) = 3/ Soient A et B deux événements indépendants tels que P (A) = 1/2 et P (A B) = 2/3. Calculer P (B c A). Solution : On a A et B indépendants = A et B c indépendants : en effet P (A B c ) = P ( A\(A B) ) = P (A) P (A B) = P (A) P (A) P (B) car A et B sont indépendants, donc P (A B c ) = P (A) ( 1 P (B) ) = P (A) P (B c ). Ainsi P (B c A) = P (B c ) = 1 P (B) ; or P (A B) = P (A)+P (B) P (A B) avec A et B indépendants, donc P (B) P (A) P (B) = P (A B) P (A) et P (A B) P (A) P (B) =. 1 P (A) On conclut que P (B c A) = 1 P (B) = 1 P (A B), soit ici P (B c A) = 1 P (A) = Etablir que deux événements A et B sont indépendants si et seulement si : P (A B) P (A c B c ) = P (A B c ) P (A c B). Solution : On a P (A c B c ) = P ( (A B) c) = 1 P (A) P (B) + P (A B), donc

35 1.7. Exercices annotés et corrigés 17 P (A B) P (A c B c ) = P (A B) P (A B) ( P (A) + P (B) P (A B) ). P (A B c ) = P ( A \ (A B) ) = P (A) P (A B) D autre part P (A c B) = P ( B \ (A B) ) = P (B) P (A B), donc P (A B c ) P (A c B) = P (A) P (B) P (A B) ( P (A) + P (B) P (A B) ). On a donc bien P (A B) P (A c B c ) = P (A B c ) P (A c B) P (A B) = P (A) P (B). 5. Soient A, B et C trois événements indépendants 2 à 2, avec P (C) > 0. Donner une condition nécessaire et suffisante sur A, B et C pour que A et B soient indépendants relativement à la probabilité conditionnelle P ( C), à la place de P. Solution : Par définition, on a A et B indépendants relativement à P ( C) si et seulement si P (A B C) P (A B C) = P (A C) P (B C), soit = P (A) P (B), car A P (C) et B sont indépendants de C ; et comme A, B et C sont indépendants 2 à 2, cette condition P (A B C) = P (A) P (B) P (C) équivaut à A, B et C mutuellement indépendants. 6. On jette une paire de dés non pipés. Calculer la probabilité p pour que la somme obtenue soit supérieure ou égale à 10, sachant que l un au moins des deux dés a donné 5. Solution : On considère les événements de Ω = [1, 6] 2 : A = un des deux dés donne 5 = {(5, 1), (5, 2), (5, 3), (5, 4), (5, 5), (5, 6), (1, 5), (2, 5), (3, 5), (4, 5), (6, 5)}, qui est tel que card A = 11, et B= somme 10 = {(4, 6), (5, 5), (5, 6), (6, 4), (6, 5), (6, 6)}. On a ainsi A B = {(5, 5), (5, 6), (6, 5)} ; comme par hypothèse la probabilité est uniforme sur Ω (dés non pipés), on a p = P (B A) = P (A B) P (A) = card A B card Ω card Ω card A = card A B card A = Soit un avion de type A, à 4 réacteurs, et un avion de type B, à 2 réacteurs. On suppose que chaque réacteur a, indépendamment des autres, une probabilité p ]0, 1[ de tomber en panne.

36 18 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS Sachant que la panne d un seul réacteur n empêche pas l avion de type A d arriver quand même à destination, choisissez votre moyen de transport en fonction de p. Solution : On considère les événements A i = i réacteur en panne sur avion A (0 i 1) et B 0 = 0 réacteur en panne sur avion B ; l événement l avion A arrive à destination est A 0 A 1, de probabilité P (A 0 ) + P (A 1 ) = (1 p) p (1 p) 3 = (1 p) 3 (1 + 3 p), et l événement l avion B arrive à destination est B 0, de probabilité (1 p) 2. On choisit l avion A si la première probabilité est plus grande que la seconde, soit si (1 p) (1 + 3 p) > 1 2 p 3 p 2 > p > 0 p < 2 3, et on choisit l avion B si p > 2 3 (si p = 2 3, pas de préférence). 8. Lors de naissances gémellaires, les vrais jumeaux (un même œuf divisé après fécondation) sont de même sexe ; tandis que les faux jumeaux (deux œufs fécondés) peuvent être de même sexe ou de sexes différents avec la même probabilité 1/2. On s intéresse ici à la proportion de vrais jumeaux. On considère les événements : A les nouveaux nés sont de vrais jumeaux B les nouveaux nés sont des jumeaux de même sexe a) Exprimer P (B) en fonction de P (A). b) Une étude statistique des naissances gémellaires a montré qu il y avait 35% de jumeaux de sexes opposés. Calculer P (A) et P (A B). Solution : a) On a d après la formule des probabilités totales et composées P (B) = P (B A) P (A) + P (B A c ) P (A c ), avec d après l énoncé P (B A) = 1 (car A B) et P (B A c ) = 1 2 ( ) ( ) ; donc P (B) = P (A) P (A), soit P (B) = P (A).

37 1.7. Exercices annotés et corrigés 19 b) On a ainsi P (A) = 2 P (B) 1 = 1 2 P (B c ), et comme P (B c ) = 0, 35, P (A B) P (A) = 1 0, 7 = 0, 3 ; d autre part on a P (A B) = = P (A) P (B) 1 P (B c ), donc P (A B) = 0, 3 0, 46. 0, 65 On note que P (A B) > P (A), ce qui est conforme à l intuition. 9. Démontrer le lemme de Borel Cantelli (cf. le paragraphe 1.5.B ). Solution : Généralisons d abord l inégalité de Boole à une suite infinie d événements (A n ) n N : n N, P ( 0 i n ) n A i P (A i ) P (A i ), donc par continuité croissante i=0 de la probabilité, P ( ) A i = lim P ( n i N i=0 0 i n ) A i P (A i ) (pour plus de détails, se reporter au polycopié Calcul Intégral, théorème 2.1.3). Par définition de lim sup n tout n N, donc P ( lim sup n A n = n N p N A n ) P ( i=0 A n+p, on a lim sup n ) A n+p p N d après l inégalité de Boole généralisée ci-dessus. Si lim n p=n p=0 A n p N A n+p pour P (A n+p ) = P (A p ) p=n P (A n ) < +, on a n=0 P (A p ) = 0 (reste d une série convergente), d où P ( lim sup n A n ) = 0. Si les A n sont mutuellement indépendants, il en est de même des complémentaires A c n, donc on a pour tout n N et pour tout q N : P ( 0 p q A c n+p) = q p=0 P (A c n+p) = n+q ( 1 P (Ap ) ). p=n Or on a l inégalité e u 1 u pour tout u R ; on déduit donc si P ( A c n+p 0 p q ) n+q exp [ P (A p ) ] = exp p=n P (A n ) = +, on a n N n=0 [ lim exp q n+q p=n lim n+q q p=n ] P (A p ) = 0 et donc lim P ( q 0 p q On en déduit P ( An+p) c = 0 par croissance de P. p N [ n+q p=n ] P (A p ) ; P (A p ) = +, de sorte que A c n+p) = 0.

38 20 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS Comme (lim sup n A n ) c = lim inf n Ac n = n N p N A n ) c) = 0, c est- croissante de P (ou inégalité de Boole généralisée) P ( (lim sup n à-dire P ( ) lim sup A n = 1. n A c n+p, on conclut par continuité 10. Une seule des 3 portes de votre prison mène à la liberté, mais vous ignorez totalement laquelle... Vous désignez au hasard l une d entre elles au gardien, qui se garde de vous informer si votre choix est le bon mais qui, histoire de parler, vous désigne en retour comme mauvaise l une des portes restantes. Avez-vous intérêt à changer votre choix? Solution : On peut résoudre la question par simple logique : l information du gardien n affecte pas la probabilité que votre premier choix de porte soit le bon (1 chance sur trois), mais comme elle disqualifie l une des deux autres portes, la probabilité que la dernière porte soit la bonne passe de 1 chance sur trois à 2 chances sur trois! D où l intérêt de modifier son choix. Autrement dit, avec le langage des probabilités en considérant les événements A = la porte choisie est la bonne et B = la dernière porte est la bonne, on a P (A) = 1 3 et B = Ac, d où P (B) = 2 3. Le problème se généralise à n 3 portes (dont toujours une seule est bonne) et peut être résolu à l aide de probabilités conditionnelles : On considère les événements A= la porte choisie en premier est la bonne et B= la porte choisie en second est la bonne, ce dernier choix étant effectué au hasard pur parmi les n 2 portes restant en course après l information donnée par le gardien. On a d après la formule des probabilités totales et composées P (B) = P (B A) P (A) + P (B A c ) P (A c ), avec P (A) = 1 n, B Ac et P (B A c ) = 1 (car conditionnellement à n 2 A c, l une des portes parmi les n 2 restantes est la bonne). En conséquence P (B) = 0 1 n + 1 ( 1 1 ) = n 1 n 2 n n (n 2) > 1 n = P (A) : on a toujours intérêt à modifier son choix. 11. On étudie le problème du tirage sans remise de n boules dans une urne contenant a boules blanches et b boules rouges (cf. l exercice 5 du paragraphe 1.8). On considère l événement : A n+1 la (n + 1) e boule tirée est blanche (en supposant n a + b 1). Montrer que P (A n+1 ) = a a + b.

39 1.7. Exercices annotés et corrigés 21 On notera que, comme le résultat précédent est encore valable en remplaçant n par n n, on a en fait établi (en posant i = n + 1) : i {1,..., n}, P (A i ) = a a + b avec A i la i e boule tirée est blanche. Comment interpréter ce résultat? Solution : Notons K le nombre aléatoire de boules blanches obtenues lors des n premiers tirages. On a (loi hypergéométrique) ( ) ( ) a b ( ) k n k q 0 k n, P (K = k) = ( ) (avec la convention = 0 si r > q) ; a + b r n et comme conditionnellement à {K = k} il reste a k boules rouges parmi a + b n boules, on a P (A n+1 K = k) = a k (en supposant k a ; a + b n mais on peut dans la suite conserver cette expression erronée pour k > a, car pour ces valeurs de k on a P (K = k) = 0). D après la formule des probabilités totales et composées P (A n+1 ) = Or (a k) n P (A n+1 K = k) P (K = k) = k=0 ( ) ( ) a a 1 = a k k P (A n+1 ) = n k=0 a k a + b n ( ) ( ) a b k n k ( ) ; a + b n ( ) ( a + b a 1 + b et (a + b n) = (a + b) n n ( ) ( ) a 1 b n k n k ( ) = a a 1 + b a + b, k=0 n a a + b ) ; d où la somme précédente valant 1 puisqu elle énumère le système de probabilités du nombre de boules blanches dans un tirage sans remise de n boules dans une urne contenant a 1 boules blanches et b boules rouges. Pour comprendre que i {1,..., n}, P (A i ) = a (et retrouver ce résultat a + b sans calcul), on peut considérer que le tirage des n boules dans l urne est simultané, ce qui revient à dire que P (A i ) ne dépend pas de l ordre de tirage i ; et il est clair que P (A 1 ) = a, rapport du nombre de boules blanches sur le a + b nombre total de boules!

40 22 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS 1.8 Exercices de synthèse Exercice 1 : Propriétés élémentaires d une probabilité Montrer, en utilisant seulement les axiomes de la probabilité : 1) A A, P (A) [0, 1] et P (A c ) = 1 P (A) 2) (A, B) A 2, (A B) (P (A) P (B)) 3) (A, B) A 2, P (A B) = P (A) + P (B) P (A B) 4) Inégalité de Boole : (A i ) 1 i n A n, P ( A i ) 5) Formule de Poincaré : (A i ) 1 i n A n, où S 1 = 1 i n P ( P (A i ), S 2 = 1 i n 1 i n 1 i n A i ) = S 1 S ( 1) n 1 S n 1 i<j n P (A i ) P (A i A j ),..., S n = P (A 1 A 2 A n ). Exercice 2 : Tirages au sort successifs (formule de Poincaré) On considère une urne contenant n boules (n 1), numérotées de 1 à n ; on procède à k tirages successifs d une boule avec remise (k 1). On cherche la probabilité de l événement : E toutes les boules ont été tirées au moins une fois ; à cette fin on calculera la probabilité P (E c ) au moyen de la formule de Poincaré. En déduire deux identités remarquables en examinant les cas k < n et k = n. Exercice 3 : Anniversaire le même jour (calcul combinatoire) On cherche à calculer la probabilité pour que, dans un groupe de personnes, deux au moins d entre elles aient leur anniversaire le même jour. On notera : r = l effectif du groupe, n = le nombre de jours (365) (r n) ; A deux personnes au moins ont leur anniversaire le même jour.

41 1.8. Exercices de synthèse 23 1) Calculer P (A c ). ln(1 x) x (x < 1) 2) A l aide des relations usuelles : m m(m + 1) i = 2 trouver un majorant pour ln P (A c ) et de là un minorant pour P (A). i=1 Application Combien de personnes suffit-il de rassembler (effectif r) pour que P (A) soit supérieur à 0,95 (seuil habituel de la statistique)? Exercice 4 : Capture de particules (décomposition d événements) Un point M se déplace dans le plan ; à chaque instant, il a la probabilité :. p d aller de (x, y) en (x + 1, y). q = 1 p d aller de (x, y) en (x, y + 1). y A q M p b O a H x 1) Calculer la probabilité pour que, partant de O, le point M atteigne le point A(a, b). 2) Calculer la probabilité pour que, partant de O, le point M atteigne le segment [H, A] d extrémités H(a, 0) et A(a, b). Exercice 5 : Tirage sans remise dans une urne (loi hypergéométrique et ses lois limites) On considère une urne contenant a boules blanches et b boules rouges. On effectue un prélèvement à l aveuglette de n boules sans remise (n a+b). On appelle K le nombre aléatoire de boules blanches obtenues dans ce tirage.

42 24 chapitre 1. PROBABILITÉS DES ÉVÉNEMENTS 1) Par une méthode de résultats équiprobables, calculer p(k) = P (K = k). 2) Calculer la valeur moyenne m = n k p(k) de K. k=1 On pensera à utiliser les relations usuelles suivantes sur les combinaisons : ( ) ( ) ( ) ( ) a a 1 a + b a + b 1 k = a et n = (a + b). k k 1 n n 1 3) Chercher la limite des p(k) quand a et b tendent vers l infini de façon que a p ]0, 1[. a + b Le système des limites p (k) forme-t-il un système de probabilités? Donner sans calcul sa valeur moyenne m. 4) Chercher la limite du système de probabilités précédent quand n tend vers l infini et p tend vers 0 de façon que la valeur moyenne m tende vers une limite θ > 0. Vérifier que le système des limites p (k) est un système de probabilités et donner sa valeur moyenne m. 5) Application Déterminer la loi du nombre K d objets défectueux parmi 20 objets tirés dans un lot de objets dont 500 sont défectueux. Donner m et des valeurs approchées de P (K = 0) et P (K = 1). N.B. Les lois obtenues s appellent respectivement : 1. Hypergéométrique 2. Binomiale 3. de Poisson. Exercice 6 : Pile ou face à Macao (théorème de continuité) On considère un jeu de pile ou face de durée infinie, dans lequel la probabilité d avoir pile à chaque coup est p ]0, 1[. On cherche la probabilité de tirer pile une infinité de fois. 1) Calculer la probabilité de l événement : n N, m N, E n,m face aux coups (n + 1),..., (n + m).