[PDF] [PDF] Loi normale et approximations - Exo7 - Exercices de mathématiques

Exercices : Martine Quinio Exo7 Loi normale et approximations Exercice 1 Une usine fabrique des billes de diamètre 8mm Les erreurs d'usinage provoquent 



Previous PDF Next PDF





[PDF] Loi normale et approximations - Exo7 - Exercices de mathématiques

Exercices : Martine Quinio Exo7 Loi normale et approximations Exercice 1 Une usine fabrique des billes de diamètre 8mm Les erreurs d'usinage provoquent 



[PDF] loi normale

1 3 activité 3 : Utilisation de la Symétrie de la courbe de la loi normale et 3 changement de variables et loi normale centrée réduite 4 4 corrigés exercices



[PDF] Exercices dapplication sur la loi normale Exercice 1 - IREM dAix

La loi normale N(58,6²) où la moyenne m = 58 kg et l'écart type σ = 6 kg 4) On choisit au hasard un garçon de 16 ans a Calculer la probabilité qu'il pèse moins  



[PDF] TD 4 La loi normale

Exercice 1 Montrer que si X est une variable aléatoire de loi normale N(µ, σ), alors la variable aléatoire Z = 1 σ(X − µ) suit une loi normale centrée réduite N(0, 1) 



[PDF] Année spéciale - Exercices - Institut de Mathématiques de Toulouse

Enoncés des exercices Soit X une variable aléatoire dont la loi de probabilité est donnée par x 0 1 La variable aléatoire X suit une loi normale N (18; 2 5)



[PDF] Loi normale centrée réduite : Exercices Corrigés en vidéo avec le

Vérifier la cohérence de ce résultat `a l'aide d'une calculatrice Utiliser les propriétés de la courbe en cloche Z est une variable aléatoire qui suit la loi normale 



[PDF] Loi normale V(0; 1) : Exercices Corrigés en vidéo avec le cours sur

Loi normale : déterminer l'écart-type σ Une étude a permis de révéler que le retard d'un train, en minute, peut être modélisé par une variable aléatoire X qui suit 



[PDF] Probabilités - Exercices corrigés - XyMaths

Probabilités - Exercices corrigés Y Morel Exercice 1 Soit X une variable aléatoire qui suit la loi uniforme sur [−5; 15] Calculer : a) P (X ⩽ 2) Correction :



[PDF] loi normale

corrigé exercice 1 : (9 page 255) X suit la loi normale N(20; 5), calculer les probabilités suivantes a p(X ≤ 28) p(X ≤ 28) = p( X − 20 5 ≤ 28 − 20 5 )



[PDF] Exercices de probabilités avec éléments de correction Memento

2σ2 ) Déterminer des lois : exemples Exercice 1 Lois binomiale et géométrique Soit X1,X2, une suite de variables aléatoires indépendantes et de loi B(p) où 

[PDF] exercice corrigé loi normale centrée réduite

[PDF] exercice corrigé loi normale centrée réduite terminale es

[PDF] exercice corrigé loi normale centrée réduite terminale s

[PDF] exercice corrigé loi normale pdf

[PDF] exercice corrigé loi normale stmg

[PDF] exercice corrigé machine à vapeur

[PDF] exercice corrigé machine asynchrone pdf

[PDF] exercice corrige machine electrique pdf

[PDF] exercice corrigé machine frigorifique

[PDF] exercice corrigé machine learning

[PDF] exercice corrigé machine synchrone pdf

[PDF] exercice corrige mathematique 5eme

[PDF] exercice corrigé mécanique cinématique

[PDF] exercice corrigé mécanique des fluides pompe

[PDF] exercice corrigé mécanique des fluides statique

Exercices : Martine Quinio

Exo7

Loi normale et approximations

Exercice 1

Une usine fabrique des billes de diamètre 8mm. Les erreurs d"usinage provoquent des variations de diamètre.

On estime, sur les données antérieures, que l"erreur est une variable aléatoire qui obeit à une loi normale les

paramètres étant : moyenne: 0mm, écart-type: 0:02mm. On rejette les pièces dont le diamètre n"est pas compris

entre 7:97mm et 8:03mm. Quelle est la proportion de billes rejetées? Des machines fabriquent des plaques de tôle destinées à être empilées. 1.

Soit Xla variable aléatoire "épaisseur de la plaque en mm» ; on suppose queXsuit une loi normale

de paramètresm=0:3 ets=0:1. Calculez la probabilité pour queXsoit inférieur à 0.36mm et la

probabilité pour queXsoit compris entre 0.25 et 0.35mm. 2.

L "utilisationde ces pl aquesconsiste à en empiler n, numérotées de 1 ànen les prenant au hasard : soit

X

ila variable aléatoire "épaisseur de la plaque numéroien mm» etZla variable aléatoire "épaisseur des

nplaques en mm». Pourn=20, quelle est la loi deZ, son espérance et sa variance?

Des machines fabriquent des plaques de tôle destinées à être empilées; on estime à 0.1% la proportion de

plaques inutilisables. L"utilisation de ces plaques consiste à en empilern, numérotées de 1 ànen les prenant au

hasard. Pourn=2000, quelle est la loi suivie par la variable aléatoireN"nombre de plaques inutilisables parmi

les 2000» ? (on utilisera une loi de probabilité adaptée); quelle est la probabilité pour queNsoit inférieure ou

égal à 3 ? Quelle est la probabilité pour queNsoit strictement inférieure à 3?

Des machines fabriquent des crêpes destinées à être empilées dans des paquets de 10. Chaque crêpe a une

épaisseur qui suit une loi normale de paramètresm=0:6mm ets=0:1. SoitXla variable aléatoire "épaisseur

du paquet en mm». Calculez la probabilité pour queXsoit compris entre 6.3mm et 6.6mm.

Sur un grand nombre de personnes on a constaté que la répartition du taux de cholestérol suit une loi normale

avec les résultats suivants: - 56% ont un taux inférieur à 165 cg; - 34% ont un taux compris entre 165 cg et 180 cg; - 10% ont un taux supérieur à 180 cg.

Quelle est le nombre de personnes qu"il faut prévoir de soigner dans une population de 10000 personnes, si le

taux maximum toléré sans traitement est de 182 cg? 1

Pour chacune des variables aléatoires qui sont décrites ci-dessous, indiquez quelle est la loi exacte avec les

paramètres éventuels (espérance, variance) et indiquez éventuellement une loi approchée.

1.

Nombre annuel d"accidents à un carrefour donné où la probabilité d"accident par jour est estimée à

4365
2. Nombre degarçonsdansunefamillede6enfants;nombre defillesparjourdansunematernitéoùnaissent en moyenne 30 enfants par jour. 3. Dans ungroupede21personnesdont7femmes,le nombredefemmesdansunedélégationde6personnes tirées au hasard.

Correction del"exer cice1 NLa probabilité qu"une bille soit rejetée est, en notantDla variable aléatoire "diamètre»,p=1P[7:976D6

8:03]. OrP[7:976D68:03] =P[0:030:026D80:0260:030:02] =F(1:5)F(1:5) =0:8664. La proportion de billes

rejetées est doncp=13:4%.Correction del"exer cice2 N1.La probabilité pour que Xsoit inférieur à 0.36mm est :P[X60:36] =P[X0:30:160:6] =0:726;soit

72:6%.

La probabilité pour queXsoit compris entre 0:25 et 0:35mm estP[0:256X60:35] =2F(0:5)1=

0:383, soit 38:3%.

2. Pour n=20, la loi deZ=åXiest une loi normale de paramètres: d"espéranceE(Z) =20m=6 et de

variance VarZ=20s2=0:2.Correction del"exer cice3 NPourn=2000, la loi suivie par la variable aléatoireN"nombre de plaques inutilisables parmi les 2000» est

une loi de Poisson de paramètre 2: alorsP[N63] =0:86.

Remarquons qu"en faisant l"approximation par une loi normale et en employant le théorème central limite, on

obtient:P[N63]'0:76;et avec correction de continuité on obtientP[N63]'0:85:Correction del"exer cice4 NPar des méthodes analogues on trouve que la probabilité pour queXsoit compris entre 6.3mm et 6.6 mm est

14:3.Correction del"exer cice5 NSiXest de moyennemet d"écart-typesalorsY=Xms

suit une loi centrée réduite. Donc siP[X6165]alors P[Xms

6165ms

] =0;56. Or on peut lire dans la table de GaussF(0:15) =0:5596.

De même, siP[X>180]alorsP[Xms

>180ms ] =0:1. DoncP[Xms

6180ms

] =0:9 et l"on peut lire de même

F(1:28) =0:8997:

Pour trouvermetsil suffit de résoudre le système d"équations:165ms =0:15 et180ms =1:28 d"oùs'13:27, m'163 cg. Alors,P[X>182] =P[Xms >182ms ] =1F(1:43) =0:0764.

Sur 10000 personnes on estime le nombre de personnes à soigner de l"ordre de 764 personnes ; en fait la théorie

de l"estimation donnera une fourchette.Correction del"exer cice6 N1.Loi binomiale B(365;4365 );approchée par la loi de Poisson de paramètre 4, d"espérance et variance 4. 2.

Loi binomiale B(6;12

), d"espérance 3 et variance32 3.

Loi h ypergéométrique.3

quotesdbs_dbs17.pdfusesText_23