Exercices Loi des grands nombres et concentration
Prépare-toi à progresser en Mathématiques avec ces exercices niveau Terminale : "Loi des grands nombres et concentration". Conçu pour renforcer les notions clés vues en cours, cet entraînement te permet de t’exercer à ton rythme. Idéal pour réviser efficacement et gagner en confiance. À toi de jouer !
Entrainement
Évaluation
- 1/1
Dans une cité scolaire constituée de $3\,000$ élèves, professeurs et personnels, la direction veut connaître rapidement la proportion $p$ de personnes favorables à l’organisation d’un bal de fin d’année. Elle interroge donc $N$ personnes choisies au hasard en leur demandant si elles y sont favorables ou non.
Pour tout entier $k$ compris entre $1$ et $N$, on note $X_k$ la variable aléatoire qui prend la valeur $1$ si la $k\text{-ième}$ personne interrogée a répondu « favorable », et $0$ sinon.
On admet que les variables $X_k$ sont indépendantes.Question 1
Soit un entier $k$ compris entre $1$ et $N$.
- Quelle est la loi de probabilité de $X_k$ ?
- Déterminer l’espérance de $X_k$.
Puis prouver que la variance de $X_k$ peut s’écrire $V(p)=p-p^2$.
Question 2
On note $M_N$ la variable aléatoire :
$$\dfrac{X_1+X_2+…+X_{N-1}+X_N}N$$
$M_N$ est la moyenne des variables $X_k$, donc représente la proportion de personnes ayant répondu favorablement à l’organisation du bal.
- Donner sans justification l’espérance de $M_N$.
- En utilisant la loi de concentration, justifier que, pour tout réel $\alpha > 0$ :
$$P(\vert M_N-p\vert \geq \alpha) \leq \dfrac {p-p^2}{N\alpha^2}\qquad \footnotesize{\textcolor{#A9A9A9}{\text{(1)}}}$$
- Étudier les variations de la fonction $f:x\mapsto x-x^2$ sur l’intervalle $[0\ ;\, 1]$ et calculer sa valeur maximale.
En déduire que, pour tout réel $\alpha > 0$ :
$$P(\vert M_N-p\vert \geq \alpha)\leq \dfrac 1{4N\alpha^2}\qquad\footnotesize{\textcolor{#A9A9A9}{\text{(2)}}}$$
- Trouver alors une condition sur la taille $N$ de l’échantillon afin que $P(\vert M_N-p\vert <0,1)$ soit supérieure à $95\,\%$.
Comment interpréter ce résultat ?
Après le sondage, la direction de la cité scolaire estime que $80\,\%$ de la population sera présente, soit $2\,400$ personnes. Elle décide d’organiser cette fête. Elle met en place une billetterie en ligne pour financer cette organisation.
Lorsqu’ils sont édités, les $2\,400$ billets sont affectés d’un numéro aléatoire composé de $7$ chiffres. L’obtention de ce numéro est semblable à $7$ répétitions indépendantes du tirage aléatoire d’un chiffre entre $0$ et $9$.
La direction décide que les billets où le chiffre $1$ apparaît $3$ fois ou plus donneront une entrée gratuite.Question 3
Pour un ticket donné, on note $Y$ le nombre de chiffres $1$ qui apparaissent sur son numéro.
- Donner la loi de probabilité de $Y$.
- Prouver que l’espérance de $Y$ est $E(Y)=0,7$ et que sa variance est $V(Y)=0,63$.
Question 4
- Écrire l’inégalité de Bienaymé-Tchebychev pour la variable $Y$.
- Démontrer que :
$$P(\vert Y-0,7\vert\geq 2,3)\leq 0,12$$
Que peut-on en déduire sur la probabilité que le nombre de $1$ soit supérieur ou égal à $3$ sur ce billet ?
- Dans le programme en Python ci-dessous, la fonction $\purple{\text{Y()}}$ simule la variable aléatoire $Y$.
$\begin{aligned} \quad&\text{from random import }\ast\quad \\ &\text{from math import }\ast \\ \\ &\text{def Y():} \\ &\quad\text{y=0} \\ &\quad\text{for k in range(7):} \\ &\quad\quad\text{c = random()} \\ &\quad\quad\text{if c <= 0.1:} \\ &\quad\quad\quad\text{y = y + 1} \\ &\quad\text{return y} \\ \\ &\text{def Echantillon(n):} \\ &\quad\text{E=0} \\ &\quad\text{for i in range(n):} \\ &\quad\quad\text{if Y() >= 3:} \\ &\quad\quad\quad\text{E = E + 1} \\ &\quad\text{p = E / n} \\ &\quad\text{return p} \end{aligned}$ Quel est le rôle de la fonction $\purple{\text{Echantillon(n)}}$?
On écrit plusieurs fois sur la console Python la commande $\purple{\text{Echantillon(1000)}}$, et on obtient le résultat suivant :
$\begin{aligned} \quad&\text{> Echantillon(1000)}\quad \\ &0.024 \\ &\text{> Echantillon(1000)} \\ &0.031 \\ &\text{> Echantillon(1000)} \\ &0.027 \\ &\text{> Echantillon(1000)} \\ &0.038 \end{aligned}$ Comparer ce résultat avec la réponse à la question b.