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Lecture d’un tableau de loi de probabilités

Espérance

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Espérance (réf 1339)
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Loi de probabilité et espérance (réf 1340)
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Exercice | temps recommandé inférieur à 5mn | Niveau 1 application directe du cours | séquence 4 du chapitre |
On considère la variable aléatoire $N$ donnant le nombre de véhicules neufs vendus par semaine chez un concessionnaire automobile.
La loi de probabilité de $N$ est donnée ci-dessous.
  1. Déterminer la valeur de $a$.
    Aide

    La somme des probabilité doit être égale à 1

    Solution

    La somme des probabilité doit être égale à 1
    donc $0,1+0,25+0,35+0,1+0,12+a=1$
    soit $a=1-0,82=0,18$.

  2. Calculer la probabilité que 3 véhicules ou plus soient vendus.
    Aide

    On veut $X\geq 3$ soit $X=3$ ou $X=4$ ou $X=5$ ou $X=6$

    Solution

    $p(X\geq 3)=p(X=3)+p(X=4)+p(X=5)+p(X=6)=0,35+0,1+0,12+0,18=0,75$

  3. Calculer la probabilité de vendre au moins deux véhicules.
    Aide

    L'événement "vendre au moins 2 véhicules est le contraire de l'événement "vendre un véhicule ou moins"

    Solution

    L'événement $E$ " il y a au moins deux véhicules vendus" est le contraire de l'événement "un seul véhicule est vendu".
    $p(X\geq 2)=1-p(X<2)=1-p(X\leq 1)=1-p(X=1)=1-0,1=0,9$

  4. Le vendeur obtient une prime de 4% sur le prix de chaque véhicule vendu et le prix moyen d'un véhicule est de 17 000 euros.
    Quelle prime peut-espérer obtenir le vendeur en une année (52 semaines)?
    Rappel cours

    Espérance-variance-écart type
    L'espérance de la variable aléatoire $X$ (avec les notations précédentes) est:
    $E(X)=x_1p_1+x_2p_2+......+x_np_n=\sum_{i=1}^n p_ix_i$
    La variance d'une variable aléatoire $X$ est:
    $V(X)=p_1(x_1-E(X))^2+p_2(x_2-E(X))^2+.....+p_n(x_n-E(X))^2=\sum_{i=1}^n p_i(x_i-E(X))^2$
    ou bien $V(X)=p_1x_1^2+p_2x_2^2+.....+p_nx_n^2-(E(X))^2=\sum_{i=1}^n p_ix_i^2-(E(X))^2$
    L'écart type est égal à la racine carrée de la variance: $\sigma(X)=\sqrt{V(X)}$

    Aide

    Il faut calculer le nombre de véhicules que peut espérer vendre ce vendeur en une année.

    Solution

    Il faut calculer l'espérance $E(X)$.
    $E(X)=1\times 0,1+2\times 0,25+3\times 0,35+4\times 0,1+5\times 0,12+6\times 0,18=3,73$
    Cela signifie que le vendeur va vendre en moyenne 3,73 véhicules par semaine.
    Il gagne en moyenne 4% de 17 000 euros sur un véhicule vendu.
    $\dfrac{4}{100}\times 17000=4\times 17000\div 100=680$
    $680\times 3,73 \times 52=131892,8$