Partie A - Loi normale-

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Transcription:

Exercice 1 Les quatre parties de cet exercice peuvent être traitées de façon indépendantes. Une usine fabrique, en grandes quantité, des rondelles d acier pour la construction. Leur diamètre est exprimé en millimètres. Dans cet exercice, sauf indication contraire, les résultats approchés sont à arrondir et à donner à 10 près. Partie A - Loi normale- Voir annexe pour la lecture de la table de la loi normale. Une rondelle de ce modèle est conforme pour le diamètre lorsque celui-ci appartient à l intervalle [89, 6 mm; 90, 4 mm] 1. On note X 1 la variable aléatoire qui, à chaque rondelle prélevée au hasard dans la production associe son diamètre. On suppose que X 1 suit une loi normale de moyenne 90 mm et d écart type σ = 0, 17 mm. Calculer la probabilité qu une rondelle prélevée au hasard soit conforme.. L entreprise désire améliorer la qualité de la production des rondelles : il est envisagé de modifier le réglage des machines produisant les rondelles. On note D la variable aléatoire qui, à chaque rondelle prélevée dans la production future, associera son diamètre. On suppose que la variable aléatoire D suit une loi normale de moyenne 90 mm et d écart type. Déterminer pour que la probabilité qu une rondelle prélevée au hasard dans la production future soit conforme en terme de diamètre soit égale à 0,99. Partie B - Loi binomiale- On considère un stock important de rondelles, et on note E l événement : une rondelle prélevée au hasard dans ce stock a un diamètre défectueux. On suppose que la probabilité de l événement E est pe = 0, 0. On prélève au hasard quatre rondelles dans le stock pour vérification de leur diamètre. Le stock est assez important pour que l on puisse assimiler ce prélèvement à un tirage avec remise de quatre rondelles. On considère la variable aléatoire Y 1 qui à tout prélèvement de quatre rondelles associe le nombre de rondelles de ce prélèvement ayant un diamètre défectueux. 1. Justifier que la variable aléatoire Y 1 suit une loi binomiale dont on déterminera les paramètres.. Calculer la probabilité que, dans un tel prélèvement, aucune rondelle n ait un diamètre défectueux. Arrondir à 10 3 près. 3. Calculer la probabilité que, dans un tel prèlèvement, au plus une rondelle ait un diamètre défectueux. Arrondir à 10 3 près. Partie C - Approximation d une loi binomiale par une loi normale- Les rondelles sont commercialisées par lot de 1000. On prélève au hasard un lot de 1000 dans un dépôt de l usine. On assimile ce prélèvement à un tirage avec remise de 1000 rondelles. On considère la variable aléatoire Y qui, à tout prélèvement de 1000 rondelles, associe le nombre de rondelles non conformes parmi ces 1000 rondelles. On admet que la variable aléatoire Y suit la loi binomiale de paramètres n = 1000 et p = 0, 0. On décide d approcher la loi de la variable aléatoire Y par la loi normale de moyenne 0 et d écart type 4, 43. On note Z une variable aléatoire suivant la loi normale de moyenne 0 et d écart type 4, 43. 1. Justifier les paramètres de cette loi normale.. Calculer la probabilité qu il y ait au plus 15 rondelles non conformes dans le lot de 1000 rondelles, c est à dire calculer pz 15, 5. Partie D - Test d hypothèse- 1

Pour cette partie, on pourra cherche des explications dans les manuels scolaires de lycée, ainsi que dans les livres de la médiathèque de l IUFM - voir en particulier les livres de P. Dutartre On se propose de construire un test d hypothèse pour contrôler la moyenne µ de l ensemble des diamètres, en millimètres, de rondelles constituant une livraison à effectuer. On note X la variable aléatoire qui, à chaque rondelle prélevée au hasard dans la livraison, associe son diamètre. La variable aléatoire X suit la loi normale de moyenne d inconnue µ et d écart type σ = 0, 17. On désigne par X la variable aléatoire qui, à chaque échantillon aléatoire de 100 rondelles prélevé dans la livraison, associe la moyenne des diamètres de ces rondelles la livraison est assez importante pour que l on puisse assimiler ces prélèvements à des tirages avec remise. L hypothèse nulle est H 0 : µ = 90 mm. Dans ce cas, la livraison est dite conforme pour le diamètre. L hypothèse alternative est H 1 : µ 90 mm. Le seuil de signification du test est fixé à 0,05. 1. Enoncer la règle de décision permettant d utiliser ce test, en admettant, sous l hypothèse nulle H 0, le résultat suivant qui n a pas à être démontré : p 89, 967 X 90, 033 = 0, 95. On prélève un échantillon de 100 rondelles dans la livraison et on observe que, pour cet échantillon, la moyenne des diamètres est x = 90, 0. Peut-on, au seuil de 5%, conclure que la livraison est conforme pour le diamètre?

Exercice Etudes de quelques courbes paramétrées Partie A- Etude d une première courbe paramétrée- Le plan est rapporté à un repère orthonormé O, i, j on prendra 1 cm comme unité graphique. On définit la courbe C par ses équations paramétriques : xt = t + sin t + 1 sint yt = 1 + cos t 1. a Comparer les positions des points Mt et M t. En déduire un axe de symétrie de C. b Comparer les positions des points Mt et Mt + π. En déduire que la courbe est invariante par une translation que l on précisera c Soit C 1 l arc de la courbe obtenu pour t [0; π]. Montrer que C peut se déduire de C 1 par une succession de transformations que l on explicitera.. Faire l étude des fonctions x et y de la variable t sur [0; π]. 3. Tracer la courbe C. On précisera les tangentes horizontales ou verticales. Partie B- Etude d une seconde courbe paramétrée- O, i, j Le plan est rapporté à un repère orthonormé { xθ = cos θ yθ = 3 tan θ. Soit H la courbe d équations paramétriques : 1. En considérant les paramètres θ, θ et π θ déduire un intervalle d étude de la courbe H.. Etudier les fonctions x et y du paramètre θ. 3. Montrer que H est l ensemble des points M du plan tels que x 4 y 9 = 1 4. On considère le repère R = O, u, v avec u = i + 3 j et v = i 3 j. Donner l équation de H dans ce nouveau repère. On précisera la nature,le tracé et les asymptotes de H 3

ANNEXE : COMMENT UTILISER LA TABLE de la LOI NORMALE? 1 Rappels mathématiques Définition : On dit qu une variable aléatoire continue T, d espérance mathématiques m et d écart-type σ > 0 suit la loi normale de paramètre m moyenne et σ écart type si sa densité de probabilité f est définie sur R par ft = 1 σ π e 1 t m σ. On note ici T suit la loi Nm; σ par T Nm; σ Théorème : Soit une variable aléatoire T, suivant la loi normale Nm; σ ; alors les variables aléatoires de la forme at + b suivent également une loi normale. En particulier T = T m suit la loi normale N0; 1. σ Proposition : On note Πt = t 1 π e x dx. Soit T N0; 1. On a : Π t = 1 Πt P T < a = P T a = Πa P T > a = P T a = 1 Πa P a < T < b = P a T b = Πb Πa P a < T < a = P a T a = Πa 1 La table donne des approximations des valeurs de Πt pour certains décimaux t. Dans tout ce qui suit, les résultats sont des approximationx. Il faut se rendre compte qu on utilise la loi normale pour des situations réelles qui sont modélisées : en aucun cas, elle ne représente la réalité dans toute sa complexité. Lecture de la table Lecture pour T suivant la loi normale N0; 1 : Nombre positifs à une décimale : La première colonne de la table donne des valeurs de t à une décimale, et la colonne suivante donne une valeur approchée de Πt. Ainsi, on peut lire Π 0, 997 et Π1, 5 0, 933. Soit T N0; 1 ; de la lecture de la table, on déduit :P T < 0, 997, et P T = 1 Π 1 0, 997 = 0, 08 ; P T > 1, 5 = 1 Π1, 5 1 0, 933 = 0, 0668 P 1, 5 < T < 0, 977 0, 933 = 0, 0440 Nombres positifs à deux décimales : exemple t = 1, 53 on regarde l intersection de la ligne 1, 5 avec la colonne 0, 03 et on obtient P T 1, 53 = Π1, 53 0, 9370. Nombres négatifs : la relation Π t = 1 Πt permet d obtenir Π 1, 5 = 1 Π1, 5 1 0, 933 = 0, 0668 Π 1, 5 < T < 1, 5 = Π1, 5 1 Π1, 5 = Π1, 5 1 0, 8644. Quelles que valeurs à connaître - ce sont toujours des approximations! : P 1 T 1 0, 68 P T 0, 95 P 3 T 3 0, 997 Lecture pour T suivant la loi normale Nm; σ : On pose T = T m ; on sait que T N0; 1, on lit les valeurs associées à T dans la table σ exemple : T suivant la loi normale N3; ; on cherche pt < 7 4

On a T < 7 T = T 3 <. On obtient grâce à la lecture de la table : pt < 7 = pt < 0, 997. Remarque : la table peut aussi servir en sens inverse : T suivant la loi normale N0; 1, pour quelle valeur de t a-t-on pt t = 0, 81? on obtient par lecture inverse de la table t 0, 9. Dans le cas général, pour T suivant la loi normale Nm; σ, on utilise la loi centrée réduite T = T m ; σ Reprenons l exemple T N3,, on cherche t tel que pt t = 0, 81. On a T t T = T 3 t pour t = t 3, et dans ce cas pt t = pt t. Par lecture inverse de la table, on a t 0, 9, d où t = t + 3 4, 84. 5

Extraits du formulaire utilisé dans les épreuves de mathématiques du BTS informatique de gestion

CORRECTION Partie A - Loi normale- 1. Soit X 1 qui suit la loi normale N90; 0, 17. La variable X = X 1 90 suit la loi normale N0; 1. 0, 17 Pour x = x 90, on a l équivalence : 89, 6 x 90, 4 40 0, 17 17 x 40 17 On a 40, 35. 17 La lecture de la table de la loi normale donne p, 35 X, 35 = px, 35 1 0, 9906 1 = 0, 981 0, 98 On a donc p89, 6 X 1 90, 4 0, 98. La probabilité qu une rondelle prélevée au hasard dans la production soit conforme est d environ 0,98. Soit D une variable aléatoire suivant la loi normale N90;, où est inconnu. On cherche tel que p89, 6 D 90, 4 = 0, 99. La variable D = D 90 est centrée réduite et on a Puisque p 0, 4 D 0, 4 p89, 6 D 90, 4 = p = p D 0, 4 0, 4 D 0, 4 = 0, 99 1 = 0, 99, on obtient p D 0, 4 0, 995.La lecture de la table de la loi normale nous permet d encadrer :, 57 0, 4, 58, ce qui donne 0, 4, 58 0, 4, 57, et les valeurs approchées : 0, 1550 0, 1557. Une valeur approchée de est donc 0, 16. Partie B - Loi binomiale- 1. L expérience consistant à prélever une rondelle et à regarder si elle est ou non défectueuse est une expérience de Bernoulli : c est une expérience aléatoire avec deux issues possibles, défectueux avec une probabilité 0,0 et non défectueux avec une probabilité 0,98. Notons Y la variable aléatoire correspondante. Cette expérience est répétée 4 fois. Le prélèvement étant assimilé à un tirage avec remise, on peut considérer qu il y a indépendance des tirages. La variable aléatoire Y 1 est donc la somme du résultat obtenu pour Y en répétant 4 fois le tirage de façon indépendante. Elle suit donc une loi binomiale de paramètres n = 4 et p = 0, 0.. La probabilité qu aucune rondelle ne soit défectueuse est : 4 py 1 = 0 = 0, 0 0 0, 98 4 = 0, 98 4 0, 9 0 = 1, 99 = 3. La probabilité qu au plus une rondelle soit défectueuse est : 4 py 1 1 = 0, 0 0 0, 98 4 = 0, 98 4 0, 9 0 7