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  4. Exercice : Reconnaître et utiliser une loi uniforme

Reconnaître et utiliser une loi uniforme Exercice

Ce contenu a été rédigé par l'équipe éditoriale de Kartable.

Dernière modification : 26/05/2025 - Conforme au programme 2019-2020

On suppose que la variable X donnant le temps d'attente en minutes d'un usager à un arrêt de bus suit la loi uniforme sur l'intervalle \left[0 ; 30\right].

Quelle proposition correspond à l'expression d'une densité de la variable aléatoire X ?

D'après le cours, on sait que la loi uniforme sur \left[ a;b \right] admet pour densité la fonction f définie par :

\begin{cases} f\left(x\right) = \dfrac{1}{b-a} \;si \; x \in\left[ a;b \right]\cr \cr f\left(x\right) = 0 \;si \; x \notin\left[ a;b \right] \end{cases}

Or ici, X suit la loi uniforme sur \left[0;30 \right].

Donc X admet pour densité la fonction f suivante :

\begin{cases} f\left(x\right) = \dfrac{1}{30-0} \;si \; x \in\left[ 0;30 \right]\cr \cr f\left(x\right) = 0 \;si \; x \notin\left[ 0;30 \right] \end{cases}

La fonction f suivante est une densité de X : \begin{cases} f\left(x\right) = \dfrac{1}{30} \;si \; x \in\left[ 0;30 \right]\cr \cr f\left(x\right) = 0 \;si \; x \notin\left[ 0;30 \right] \end{cases}

Quelle est la probabilité que l'usager doive attendre moins de 10 minutes ?

La probabilité que l'usager doive attendre moins de 10 minutes est P\left(X\lt 10\right).

Or on sait que :

P\left(X\lt 10\right)=P\left(X\leq 10\right) = P\left(0 \leq X\leq 10\right) = \int_0^{10} f\left(x\right)dx

Ainsi :

P\left(X\lt 10\right)= \int_0^{10} \dfrac{1}{30}dx

P\left(X\lt 10\right) = \left[ \dfrac{x}{30} \right]_0^{10}

P\left(X\lt 10\right) = \dfrac{10}{30} -\dfrac{0}{30}

P\left(X\lt 10\right)= \dfrac{1}{3}

La probabilité que l'usager doive attendre moins de 10 minutes vaut \dfrac{1}{3}.

Quelle est la probabilité que l'usager attende plus de 12 minutes ?

La probabilité que l'usager attende plus de 12 minutes est P\left(X\gt 12\right).

Or on sait que :

P\left(X\gt 12\right)=P\left(X\geq 12\right) = P\left(12 \leq X\leq 30\right) = \int_{12}^{30} f\left(x\right)dx

On obtient :

P\left(X\gt 12\right) = \int_{12}^{30} \dfrac{1}{30}dx

P\left(X\gt 12\right)= \left[ \dfrac{x}{30} \right] _{12}^{30}

P\left(X\gt 12\right)=\dfrac{30}{30} - \dfrac{12}{30}

P\left(X\gt 12\right) =\dfrac{18}{30}

On peut donc conclure :

La probabilité que l'usager doive attendre plus de 12 minutes vaut \dfrac{3}{5}.

Quel est le temps moyen d'attente de l'usager à l'arrêt de bus ?

Le temps moyen d'attente de l'usager est l'espérance E\left(X\right) de la variable aléatoire X.

Or, d'après le cours, on sait que l'espérance E\left(X\right) de la variable aléatoire X suivant la loi uniforme sur l'intervalle \left[ a;b \right] est :

E\left(X\right) = \dfrac{a+b}{2}

Ici, X est la variable suivant la loi uniforme sur l'intervalle \left[ 0;30 \right].

On en déduit que :

E\left(X\right) = \dfrac{0+30}{2}

E\left(X\right) = 15

L'usager attendra en moyenne 15 minutes son bus.

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Voir aussi
  • Cours : Les lois à densité
  • Formulaire : Les lois à densité
  • Quiz : Les lois à densité
  • Méthode : Reconnaître une fonction densité de probabilité
  • Méthode : Calculer l'espérance d'une variable aléatoire continue
  • Méthode : Calculer la probabilité d'un événement avec une loi continue
  • Méthode : Passer d'une loi normale générale à la loi normale centrée réduite
  • Méthode : Déterminer un des paramètres d'une loi normale
  • Exercice : Montrer qu'une fonction est une densité de probabilité
  • Exercice : Calculer l'espérance d'une variable aléatoire continue
  • Exercice : Calculer la probabilité d'un événement avec une loi continue
  • Exercice : Etudier une loi de probabilité continue quelconque
  • Exercice : Etudier une loi uniforme
  • Exercice : Etudier une loi exponentielle
  • Exercice : Redémontrer la formule de non-vieillissement de la loi exponentielle
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