[concours/ex5183] escp S 2007 On dispose d’une pièce de monnaie donnant « pile » avec la probabilité \(p\) et « face » avec la probabilité \(q=1-p\) (avec \(p\in\left]0,1\right[\)).
[concours/ex5183]
On lance cette pièce, les lancers étant indépendants les uns des autres, et on note \(N\) le nombre aléatoire de lancers nécessaires à la première apparition de « pile » (on pose \(N=-1\) si « pile » n’apparaît jamais).
Quand « pile » apparaît au bout de \(n\) lancers, on effectue une série de \(n\) lancers avec cette même pièce et on note \(X\) le nombre de « pile » obtenus au cours de cette série.
Quelle est la loi de \(N\) ?
Déterminer la loi du couple \((N,X)\).
Calculer \(P(X=0)\) et \(P(X=1)\).
Pour tout entier naturel \(k\) non nul, exprimer \(P(X=k)\) sous forme d’une série.
Calculer la somme de cette série.
On rappelle que si \(|x|<1\) alors \(\displaystyle \sum\limits\limits_{k=r}^{+\infty}{k\choose r}x^{k-r}=\displaystyle{1\over(1-x)^{r+1}}\)
Déterminer l’espérance de \(X\) par deux méthodes : une première fois par calcul direct, une deuxième en utilisant la formule de l’espérance totale. Pourquoi ce résultat est-il raisonnable ?
[concours/ex4746] escp S 2003
[concours/ex4746]
Pour \(m\geqslant 1\), on considère une série statistique \((M_i)_{1\leqslant i\leqslant m}\) à deux variables. La première variable est notée \(Z\), la seconde \(T\) et on écrit \(M_i(z_i,t_i)\) pour tout \(i\) de \(\{1,\ldots,m\}\).
Pour les applications numériques on prend \(\overline{Z}=\overline{T}=10\), \(V(Z)=V(T)=9\) et \({\rm cov}(Z,T)=4\) et on pose \(A=\left(\begin{array}{cc}9&4\\ 4&9\end{array}\right)\).
On identifie les éléments de \(\mathbf{R}^2\) et de \({\cal M}_{2,1}(\mathbf{R})\).
Diagonaliser \(A\) dans une base orthonormale \((e_1,e_2)\) de \(\mathbf{R}^2\) pour le produit scalaire usuel.
Déterminer une matrice \(P\) de \({\cal M}_2(\mathbf{R})\) telle que \(P^{-1}={}^tP\) et \(^tPAP\) soit diagonale.
Pour tout \((x,y)\) de \(\mathbf{R}^2\) on pose \(f(x,y)= \left(\begin{array}{cc}x&y\end{array}\right)\times A\times \left(\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right)\).
Montrer que l’application \((x,y)\mapsto \displaystyle{f(x,y)\over x^2+y^2}\) admet un minimum et un maximum sur \(E=\mathbf{R}^2\setminus\{(0,0)\}\), extremums que l’on déterminera (on pourra travailler dans la base \((e_1,e_2)\)).
En déduire les \((\alpha,\beta)\) de \(\mathbf{R}^2\) tels que \(\alpha^2+\beta^2=1\) qui donnent une série statistique \(\alpha\,Z+\beta\,T\) de variance maximale ; même question pour \(\alpha Z+\beta T\) de variance minimale. Déterminer les extremums.
Si l’on appelle \(u_1=(\alpha_1,\beta_1)\) un couple qui donne une série statistique de variance minimale, déterminer une équation de la droite passant par le point moyen de la série et dirigée par ce vecteur.
Montrer que cette droite est celle qui réalise le minimum de la somme des carrés des distances des points \(M_i\) à une droite \(\Delta\) passant par le point moyen \(\Omega(\overline Z,\overline T)\), d’équation \(\alpha\,x+\beta\,y+c=0\) dans le plan \(\mathbf{R}^2\) muni de sa structure euclidienne canonique (on pourra utiliser la formule \(d(M_i,\Delta)=\displaystyle{|\alpha\,z_i+\beta\,t_i+c|\over\sqrt{\alpha^2+\beta^2}}\) qui donne la distance d’un point \(M_i\) à la droite \(\Delta\) d’équation \(\alpha\,x+\beta\,y+c=0\)).
Qu’en est-il si l’on n’impose plus à la droite de passer par \(\Omega\) ?
Déterminer les \((\alpha,\beta)\) tels que \(\alpha\geqslant 0\), \(\beta\geqslant 0\) et \(\alpha+\beta=1\) pour lesquels la série statistique \(\alpha Z+\beta T\) admet une variance maximale que l’on déterminera ; même question pour \(\alpha Z+\beta T\) de variance minimale.
[probas/ex1099] On lance deux dés. Soit \(X\) la valeur du premier dé et \(Y\) la somme des deux valeurs. Calculer la fonction génératrice des moments conjoints de \(X\) et \(Y\).
[probas/ex1099]
[probas/ex1078] Une urne contient 4 boules blanches et 6 boules noires. On en tire successivement deux échantillons aléatoires de taille 3 et 5 respectivement, ceci sans remise. Soient \(X\) et \(Y\) le nombre de boules blanches dans chacun de ces échantillons ; calculer \(E(X/Y=i)\) pour \(i=1\), 2, 3, 4.
[probas/ex1078]
[planches/ex5507] centrale PC 2019 On joue à pile ou face avec une pièce équilibrée. Après chaque lancer, on continue le jeu ou on s’arrête avec probabilité \(1/2\). Soit \(N\) la variable aléatoire égale au nombre de lancers effectués, \(X\) (resp. \(Y\)) la variable aléatoire égale au nombre de pile (resp. face).
[planches/ex5507]
Déterminer la loi de \(N\) ainsi que son espérance.
Montrer que \(X\) est d’espérance finie et calculer son espérance.
[planches/ex4250] escp B/L 2018 Toutes les variables aléatoires de cet exercice sont définies sur un espace probabilisé \((\Omega,\mathscr{A},\mathbf{P})\).
[planches/ex4250]
Une urne contient exclusivement des boules rouges et noires indiscernables au toucher.
La proportion de boules rouges est \(p\in\left]0,1\right[\). On effectue des tirages successifs d’une boule avec remise.
On commence par effectuer des tirages de boules jusqu’à obtention d’une boule rouge ; on note \(N\) le nombre de tirages qui ont été nécessaires pour obtenir cette première boule rouge.
On effectue ensuite \(N\) tirages successifs et on s’intéresse à \(X\) qui représente le nombre de boules rouges obtenues lors de ces \(N\) tirages.
Quelle est la loi de de la variable aléatoire \(N\) ?
Pour un entier \(n\geqslant 1\), quelle est la loi conditionnelle de \(X\) sachant \([N=n]\) ?
Déterminer la loi de \(X\). On pourra utiliser sans démonstration l’égalité : \[(*)\quad\forall k\in\mathbf{N},\quad\forall x\in\left]-1,1\right[,\quad{1\over(1-x)^{k+1}}=\sum\limits_{m=0}^{+ \infty}{m+k\choose k}x^m.\]
Soit un réel \(\lambda\in\left]0,1\right[\). On considère deux variables aléatoires \(U\) et \(V\) indépendantes, telles que \(U\) suit une loi de Bernouilli de paramètre \(\lambda\) et \(V\) suit une loi géométrique de paramètre \(\lambda\).
Déterminer la loi de la variable aléatoire \(UV\).
En déduire que \(X\) a même loi qu’un produit de deux variables aléatoires indépendantes, l’une suivant une loi de Bernoulli et l’autre une loi géométrique.
Exprimer \(\mathbf{E}(X)\) et \(\mathbf{V}(X)\) en fonction de \(\lambda\).
[planches/ex6357] hec E 2021 Le jeu de mémory est composé de \(n\) (\(n\) étant un entier naturel non nul) paires d’images deux à deux distinctes, sur une seule des \(n\) paires sont représentés des chatons. Ces images sont réparties en deux tas : chaque paire aura une de ses images dans chaque tas. Les images sont posées face cachée. À chaque étape, une carte de chaque tas est retournée. Si les deux cartes retournées forment la paire de chatons, alors le jeu s’arrête, sinon les cartes sont retournées et les tas à nouveau mélangés.
[planches/ex6357]
Deux joueurs \(A\) et \(B\) jouent en parallèle. Ils possèdent chacun leur propre jeu de mémory et jouent indépendamment, mais réalisent leurs étapes en même temps. On note \(X\) (respectivement \(Y\)) le nombre d’étapes de jeu effectuées par le joueur \(A\) (respectivement \(B\)) lorsqu’il trouve la paire de chatons. On note de plus : \(M = \mathop{\mathchoice{\hbox{max}}{\hbox{max}}{\mathrm{max}}{\mathrm{max}}}\limits(X,Y)\). On admet que \(M\) est une variable aléatoire.
Question de cours : Énoncer la définition de l’espérance d’une variable aléatoire discrète.
Donner la loi de \(X\), son espérance et sa variance.
Pour tout entier naturel \(k\), déterminer \(\mathbf{P}\big( {M \leqslant k} \big)\).
Montrer que la série \(\displaystyle\sum\limits_{k \geqslant 0} \mathbf{P}\big( {M > k} \big)\) converge.
Montrer que pour tout entier naturel \(K\) non nul : \[\displaystyle\sum\limits_{k=1}^{K} k \, \mathbf{P}\big( {M = k} \big) \ = \ -K \, \mathbf{P}\big( {M > K} \big) + \displaystyle\sum\limits_{k=0}^{K-1} \mathbf{P}\big( {M > K} \big)\]
En déduire que \(M\) admet une espérance.
Montrer que la suite \(\Big(K \, \mathbf{P}\big( {M>K} \big) \Big)_{K \geqslant 0}\) converge vers \(0\).
Déterminer \(\mathbf{E}(M)\).
[concours/ex9106] hec E 2010 Soit \(X\) une variable aléatoire définie sur un espace probabilisé \((\Omega,\mathscr{A},\mathbf{P})\), qui suit la loi binomiale \(\mathscr{B}(n,p)\), avec \(n\geqslant 2\) et \(0<p<1\).
[concours/ex9106]
On définit sur \((\Omega,\mathscr{A},\mathbf{P})\) une variable aléatoire \(Y\) de la façon suivante :
pour tout \(k\) de \([[1,n]]\), la réalisation de l’événement \([X=k]\) entraîne celle de l’événement \([Y=k]\) ;
la loi conditionnelle de \(Y\) sachant \([X=0]\) est la loi uniforme sur \([[1,n]]\).
Question de cours : Le modèle binomial.
Déterminer la loi de probabilité de \(Y\).
Calculer l’espérance \(\mathbf{E}(Y)\) de \(Y\).
Déterminer la loi de probabilité conditionnelle de \(Y\) sachant \([X\neq0]\).
Calculer l’espérance, notée \(\mathbf{E}(Y/X\neq0)\), de la loi conditionnelle de \(Y\) sachant \([X\neq0]\).
[probas/ex1744] La loi conjointe d’un couple de variables aléatoires \((X,Y)\) est donnée par la formule : \[\mathbf{P}(X=x_i,Y=y_j)=\cases{ {1\over18}(2x_i+y_j)&si $x_i=1$, 2, $y_j=1$, 2,\cr0&sinon.\cr}\] Calculer la variance conditionnelle de \(Y\) sachant \(x_i=2\).
[probas/ex1744]
[probas/ex1090] Des ampoules de type \(i\) fonctionnent pendant une durée aléatoire de moyenne \(\mu_i\) et d’écart-type \(\sigma_i\), \(i=1\), 2. Une ampoule choisie au hasard dans une boîte d’ampoules est de type 1 avec une probabilité \(p\) et de type 2 avec une probabilité \(1-p\). Soit \(X\) la durée de vie de cette ampoule. Trouver \(E(X)\) et \(V(X)\).
[probas/ex1090]
[oraux/ex8341] mines PSI 2015
[oraux/ex8341]
Soient \(X\) et \(Y\) deux variables aléatoires réelles telles que \(X^2\) et \(Y^2\) admettent une espérance. Montrer que \(XY\) admet une espérance.
Soient \(a\in[0,1]\) et \(X\) une variable aléatoire positive admettant une espérance. Montrer l’inégalité \((1-a)\mathbf{E}(X)\leqslant\mathbf{E}(X.\mathbf1_{X\geqslant a\mathbf{E}(X)})\).
[examen/ex0901] escp courts S 2021 Soit \(X\), \(Y\) deux variables aléatoires indépendantes suivant une loi uniforme sur \([[1,n]]\), soit \(g\) une bijection de \([[1,n]]\) sur lui-même.
[examen/ex0901]
On pose \(T=g(X)\) et \(Z=\mathbf1_{[Y\leqslant g(X)]}\).
Quelle est la loi de \(T\) ? Montrer que \(n\mathbf{E}(Z)=\mathbf{E}(T)\).
Que dire de leurs variances ?
[planches/ex8157] mines MP 2022 Soient \(X\), \(Y\) deux variables indépendantes à valeurs dans \(\mathbf{N}\). On suppose que, pour tout \(k\in\mathbf{N}\), \(\mathbf{P}(Y=k)>0\), et que \(\mathbf{E}(Y)<\infty\). Pour \(n\in\mathbf{N}\), on définit la variable aléatoire \(Z_n\) par \(Z_n(\omega)=X(\omega)\) si \(Y(\omega)\leqslant n\) et \(Z_n(\omega)=Y(\omega)\) sinon. Montrer que la suite \(\mathbf{E}(Z_n)\) possède une valeur maximale pour au plus deux valeurs de \(n\).
[planches/ex8157]
[probas/ex0010] Soit \((X,Y)\) un couple de V.A.R. à valeurs dans \(\mathbf{N}^2\) tel que : \[\forall(j,k)\in\mathbf{N}^2,\quad P([X=j]\cap[Y=k])={j+k\over e\cdot2^{j+k}j\,!\,k\,!}.\]
[probas/ex0010]
Vérifier que l’on a bien défini ainsi la loi de probabilité de \((X,Y)\).
Calculer \(E(2^{X+Y})\).
[probas/ex1470] La loi conjointe de deux variables aléatoires \(X\) et \(Y\) est donnée par le tableau : \[\begin{array}{|c|c|c|c|} \hline X\setminus Y&0&1&2\\\hline 0&1/18&1/9&1/6\\\hline 1&1/9&1/18&1/9\\\hline 2&1/6&1/6&1/18\\\hline\end{array}\] Calculer la variance conditionnelle de \(Y\) sachant \(X\), puis de \(X\) sachant \(Y\).
[probas/ex1470]
[examen/ex0894] escp courts S 2021 Dans une urne contenant \(n\) boules numérotées de 1 à \(n\), on pioche une boule ; si elle porte le numéro \(k\), on remet alors \(k\) boules de numéro \(k\) dans l’urne. On note \(X\), le numéro de la première boule, \(Y\) celui de la deuxième.
[examen/ex0894]
Donner la loi de \(X\), puis la loi de \(Y\), en fonction de \(H_n=\displaystyle\sum\limits_{m=n+1}^{2n}{1\over m}\).
Calculer l’espérance de \(Y\).
[oraux/ex8323] polytechnique, espci PC 2015
[oraux/ex8323]
Soient \((x,y)\in(\mathbf{R}_+)^2\) et \((p,q)\in(\mathbf{R}_+^*)^2\) tel que \(1/p+1/q=1\). Montrer : \[x^{1/p}y^{1/q}\leqslant{x\over p}+{y\over q}.\]
Soient \(X\) et \(Y\) deux variables aléatoires positives. Montrer : \[\mathbf{E}(XY)\leqslant\mathbf{E}(X^p)^{1/p}\mathbf{E}(Y^q)^{1/q}.\]
[concours/ex4638] escp S 2004
[concours/ex4638]
Compléter les lignes de programme suivantes pour en faire un programme complet :
randomize; N:=random(m)+1;X:=0; For i:=1 to N Do X:=X+random(2); Writeln(N,’ ’,X);
randomize;
N:=random(m)+1;X:=0;
For i:=1 to N Do X:=X+random(2);
Writeln(N,’ ’,X);
(on rappelle que lorsque \(a\) est un integer, random(a) renvoie une valeur integer au hasard comprise entre 0 et \(a-1\), et que la procédure randomize permet d’initialiser la fonction random.)
integer
random(a)
randomize
random
On suppose que la première valeur affichée est \(4\). Quelles sont les valeurs possibles pour la seconde valeur affichée ?
On suppose que le programme précédent simule une expérience aléatoire. Quelle est alors la loi suivie par la variable aléatoire simulée par \(N\), son espérance, sa variance ?
Préciser \(X(\Omega)\) et calculer, pour tout couple \((i,k)\), \(P(X=i/N=k)\). En déduire la loi de \(X\).
Déterminer l’espérance de \(X\).
[probas/ex2052] Une pièce équilibrée est lancée trois fois. On note \(X\) la variable qui vaut 0 ou 1 suivant que face ou pile apparaisse au premier lancer, et \(Y\) est le nombre total de faces qui apparaissent. Soit \(Z=X+Y\).
[probas/ex2052]
Donner la loi de \(Z\).
Calculer \(\mathbf{E}(Z)\), et vérifier que \(\mathbf{E}(Z)=\mathbf{E}(X)+\mathbf{E}(Y)\).
Calculer \(\mathbf{V}(X)\), \(\mathbf{V}(Y)\) et \(\mathbf{V}(Z)\), et comparer \(\mathbf{V}(Z)\) à \(\mathbf{V}(X)+\mathbf{V}(Y)\).
[concours/ex4955] escp B/L 2001 On considère une entreprise de \(400\) salariés. La moyenne et l’écart-type du salaire mensuel de tout le personnel sont respectivement \(\overline{x} = 10000\) F et \(\sigma (x) = 2000\) F. Le salaire le plus bas est \(6000\) F et le salaire le plus élevé est \(30000\) F.
[concours/ex4955]
À la suite d’une grève, des négociations salariales s’ouvrent. à l’issue de celles-ci, le salaire de chaque salarié sera majoré en appliquant la formule générale suivante : \(y_i = a x_i + b\), où :
le nombre \(x_i\) représente le salaire du salarié \(i\) avant l’augmentation,
le nombre \(y_i\) représente le salaire du salarié \(i\) après l’augmentation,
les coefficients \(a\) et \(b\) sont à déterminer.
Trois propositions sont sur la table des négociations :
augmenter la masse salariale de \(5 \%\) tout en laissant inchangée la dispersion des salaires mesurée par l’écart-type.
augmenter la masse salariale de \(5 \%\) tout en laissant inchangée la dispersion relative des salaires mesurée par le coefficient de variation \(C V =\displaystyle{\hbox{écart-type} \over {\rm moyenne}}\).
réduire de \(2 \%\) la dispersion des salaires mesurée par l’écart-type tout en augmentant la masse salariale d’un montant tel qu’aucun salaire ne diminue.
Calculer la masse salariale et le coefficient de variation des salaires avant l’augmentation.
Pour chacune des trois propositions en présence :
Calculer les paramètres \(a\) et \(b\) à utiliser. (Pour \({\rm P}_3\) on prendra la plus petite valeur de \(b\) vérifiant toutes les conditions).
Calculer la moyenne du nouveau salaire mensuel.
Autour de la table de négociations, on trouve trois groupes : des représentants de la direction, des représentants des cadres et des représentants des salariés non cadres, chaque groupe ayant formulé une des trois propositions.
Calculer, en pourcentage, l’augmentation de la masse salariale correspondant à la proposition \({\rm P}_3\).
Donner l’allure de la représentation graphique, dans un même repère, du nouveau salaire \(y\) en fonction de l’ancien \(x\) pour chacune des propositions. On s’intéressera uniquement à la position relative de ces droites.
Identifier, en utilisant les résultats précédents, de quel groupe émane chacune des propositions.
Vous pouvez choisir le type d'affichage de la liste des résultats : tableau ou liste