Variables aléatoires discrètes finies - ST2S/STD2A

Loi de probabilité

Exercice 1 : Déterminer les valeurs prises et la loi de probabilité à partir d'un énoncé (deux tirages avec remise)

On lance deux fois un dé équilibré à six faces. À chaque lancer, on perd 7 € si le résultat est un nombre inférieur ou égal à 3, on perd 2 € si le résultat est un 4, et on gagne 3 € dans les autres cas.
On appelle \( G \) la variable aléatoire égale au gain algébrique en euro obtenu en fin de partie.


Donner les valeurs prises par la variable aléatoire \( G \).
On donnera la liste séparée par des point-virgules. S'il n'y en a aucun, écrire Aucun.
Donner la loi de probabilité de \( G \) en complétant le tableau suivant.
On donnera les valeurs prises par la variable aléatoire dans l'ordre croissant.
{"header_left": ["\\( g_i \\)", "\\( P\\left(G=g_i\\right) \\)"], "data": [["?", "?", "?", "?", "?"], ["?", "?", "?", "?", "?"]]}

Exercice 2 : Déterminer P(X=N), P(X≤M) et trouver la valeur d'une probabilité inconnue

On considère la loi de probabilité suivante :

\(x_i\)\( -9 \)\( 2 \)\( 4 \)\( 9 \)\( 10 \)
\( P( X = x_i ) \)\( 0,25 \)\( 0,21 \)\( 0,04 \)\( 0,12 \)\( p \)

Déterminer la probabilité \( P\left(X = 9 \right) \).
On donnera la réponse uniquement.
Déterminer la probabilité \( P\left(X \leq 4 \right) \).
On donnera la réponse uniquement.
Calculer la valeur de \( p \).

Exercice 3 : Retrouver une loi aléatoire à partir d'une simulation Python

La fonction simul définie en Python simule une loi de probabilité \( X \), en utilisant une fonction randint qui prend deux entiers \( a\text{, }b \) en paramètres et renvoie un entier aléatoire \( r \) tel que \( a \le r \le b \) .

from random import randint
def simul():
     alea = randint(1, 70)
     if alea <= 21:
          return 0
     if alea >= 32:
          return 1
     return 3
Donner la loi de probabilité de \( X \) en complétant le tableau suivant.
On donnera les valeurs prises par la variable aléatoire dans l'ordre croissant.
{"header_left": ["\\( x_i \\)", "\\( P\\left(X=x_i\\right) \\)"], "data": [["?", "?", "?"], ["?", "?", "?"]]}
Quelle est l'espérance de cette loi de probabilité ?
On donnera la réponse sous la forme d'un entier ou d'une fraction simplifiée.

Exercice 4 : Déterminer une loi de probabilité à partir d'un énoncé (trois tirages avec remise)

Un sac contient quatorze cubes : quatre gros cubes bleus, trois petits cubes jaunes, un gros cube marron, deux gros cubes jaunes et quatre petits cubes marrons. Un enfant prend trois cubes simultanément dans le sac.

On note :
  • \(A\) : l'évènement d'obtenir trois cubes de couleurs différentes.
  • \(B\) : l'évènement d'obtenir au plus un petit cube.
Calculer la probabilité de \(A\).
On arrondira la réponse à \(10^{-2}\).
Calculer la probabilité de \(B\).
On arrondira la réponse à \(10^{-2}\).

Soit \(X\) la variable aléatoire donnant le nombre de gros cube marron tirés par l'enfant.

Donner la loi de probabilité de \(X\) en complétant le tableau suivant.
On donnera les valeurs prises par la variable aléatoire dans l'ordre croissant et on arrondira les réponses à \(10^{-2}\).
{"header_left": ["\\(x_i\\)", "\\(P(X=x_i)\\)"], "data": [["?", "?"], ["?", "?"]]}
Calculer l'espérance de \(X\).
On utilisera les valeurs exactes pour faire le calcul, qu'on arrondira à \(10^{-2}\) au dernier moment.

Exercice 5 : Déterminer les valeurs prises et la loi de probabilité à partir d'un énoncé (deux tirages sans remise)

Un sac contient 13 jetons indiscernables au toucher : 9 jetons blancs numérotés de 1 à 9 et 4 jetons noirs numérotés de 1 à 4.
On tire simultanément deux jetons de ce sac.

On note \( A \) l'événement « obtenir deux jetons blancs ».
On note \( B \) l'événement « obtenir deux jetons portant des numéros pairs ».

Quelle est la probabilité de l'événement \( A \) ?
Quelle est la probabilité de l'événement \( B \) ?
Calculer \( P(A \cap B) \).
Les événements \( A \) et \( B \) sont-ils indépendants ?

Soit \( X \) la variable aléatoire prenant pour valeur le nombre de jetons blancs obtenus lors de ce tirage simultané.
Soit \( P \), la loi de probabilité de \( X \).

Calculer \( P(X = 0) \).
Calculer \( P(X = 1) \).
Calculer \( P(X = 2) \).
Calculer l'espérance mathématique de \( X \).
False