Exercices et solutions.pdf - IUMSP

7.2 Supposons que la direction de la rue est Nord-Sud et qu’il y a au moins deux portails
au Sud et deux au Nord du premier.
Première solution. Pour que l’ivrogne se retrouve au point de départ, il faut que la suite
de ses mouvements (N = vers le Nord; S = vers le Sud) soit une des suivantes:
N N S S
N S N S
N S S N
S S N N
S N S N
S N N S
Comme chaque suite à probabilité(1/2)(1/2)(1/2)(1/2) = 1/16, la probabilité que l’ivrogne
se retrouve au point de départ est 6/16 = 3/8.
Deuxième solution. Soit Xi une variable aléatoire qui vaut 1 lorsque l’ivrogne part dans
un sens après la ième tentative et −1 s’il part dans le sens contraire. On peut considérer
la marche de l’ivrogne comme résultat de quatres épreuves. En posant S4 = X1 + X2 +
X3 + X4, cela revient àtrouverP (S4 =0). Lescasfavorablessont
{(1, −1, 1, −1), (−1, 1, 1, −1), (1, 1, −1, −1), (−1, −1, 1, 1), (1, −1, −1, 1), (−1, 1, −1, 1)}.
Avec P (Xi =1)=P (Xi = −1) = 1/2 et si on suppose l’indépendance des variables
aléatoires Xi, onaP (S4 =0)=6× (1/2) 4 =0.375.
Troisième solution. Considérons quatre départs. Soit X la variable aléatoire qui indique,
sur ces quatre départs,lenombredefoisoùl’ivrogne est parti vers le Nord. Cette variable
à une distribution binomiale B(n =4,p =1/2). Pour que l’ivrogne se retrouve au point
de départ, il faut que X =2et
P (X =2)=
4
2
p 2 (1 − p) 2 =
4 × 3 × 2 × 1
2 × 1 × 2 × 1 (1/2)4 =3/8.
7.3 La variable aléatoire X1 estlenombredesuccès dans n1 épreuves indépendantes de
Bernoulli avec la même probabilité p de succès. La variable aléatoire X2 estlenombrede
succès dans n2 épreuves indépendantes de Bernoulli avec la même probabilité p de succès.
Donc, Y = X1 + X2 est le nombre de succès dans les n1 + n2 épreuves indépendantes de
Bernoulli avec la même probabilité p de succès. On conclut que Y ∼B(n1 + n2,p).
7.4 Soit X la quantité mise en bouteille (en cl). Donc X ∼N(μ, σ 2 =4).
(a) μ = 101;
P (X < 100) = P ((X − 101)/2 < (100 − 101)/2) = P (Z < −1/2) = Φ(−1/2) où
Z =(X − 101)/2 ∼N(0, 1), et Φ est la fonction de distribution cumulative de la
distribution normale centrée réduite. Grâce àlasymétrie de la densité normale,
Φ(−1/2) = 1 − Φ(1/2) et, à l’aide d’une table ou du logiciel R, on trouve Φ(1/2) =
0.6915. Donc, P (X