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BCPST2 · Maths · semaine 21

Concepts de base des probabilités et des variables aléatoires

Compléments ensemblistes sur les réunions et intersections dénombrables, notion de tribu et probabilité sur un espace probabilisable. Axiome de sigma-additivité, probabilité conditionnelle et formule des probabilités totales dans un cadre dénombrable. Indépendance d'événements et définition générale d'une variable aléatoire.

Sommaire

Le cours

Résumé en cinq points

  1. Sur un univers infini, les événements sont les éléments d'une tribu. Aucune question sur les tribus ne sera posée.
  2. Une probabilité est sigma-additive : la probabilité d'une réunion dénombrable d'événements incompatibles est la somme de la série de leurs probabilités.
  3. Un événement de probabilité nulle n'est pas forcément impossible, et un événement de probabilité 11 n'est pas forcément certain.
  4. La formule des probabilités totales s'applique sur un système complet éventuellement infini. Avec Bayes, elle traite les expériences à étapes.
  5. Une variable aléatoire réelle transporte le hasard sur R\R. Sa fonction de répartition, croissante, de limites 00 et 11, caractérise sa loi et unifie le cas discret et le cas à densité.
Pourquoi ce chapitre

En première année, les probabilités se font sur un univers fini. Cela suffit pour un tirage de cartes, pas pour compter le nombre d'essais avant un premier succès, qui peut en principe être arbitrairement grand, ni pour mesurer une durée de vie, qui prend ses valeurs dans un continuum.

Ce chapitre pose le cadre général qui rend ces deux situations légitimes. Il introduit la sigma-additivité, qui est l'axiome supplémentaire nécessaire, et il fait le lien direct avec le chapitre sur les séries, puisque compter une infinité de cas revient à sommer une série.

RemarqueProgramme

Aucune question sur les tribus ne doit être proposée dans une épreuve de mathématiques. On retient donc la notion, on ne la manipule pas.

L'essentiel de la fiche est dans les probabilités totales, dans l'indépendance, et dans la fonction de répartition qui unifiera le discret et le continu.

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Méthodes et exercices

Exercices classiques corrigés

Rangés par thème, du plus simple au plus exigeant. Difficulté et durée indicatives.

Événements presque sûrs 3

Exercice 1 ★★

Classiques de khôlle et concours · 25 min · Khôlle

On lance indéfiniment une pièce donnant pile avec probabilité p∈]0,1[p \in ]0, 1[, les lancers étant indépendants. Montrer que « on n'obtient jamais pile » est négligeable. Calculer la probabilité que le premier pile arrive à un rang pair.

Voir l'indice

Technique majoration par une intersection finie, puis sommation sur le premier succès.

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Résultat

P(J)=0P(J) = 0 avec J≠∅J \neq \varnothing (négligeable, non impossible). La probabilité que le premier pile arrive à un rang pair vaut q1+q\frac{q}{1+q} (avec q=1−pq = 1 - p), soit 13\frac13 pour p=12p = \frac12.

  1. Soit FkF_k l'événement « face au lancer kk » et J=⋂k⩾1FkJ = \bigcap_{k\geqslant 1} F_k. Donc J⊂F1∩⋯∩FnJ \subset F_1 \cap \dots \cap F_n pour tout nn.
  2. Donc P(J)⩽qn‾\underline{P(J) \leqslant q^n} pour tout nn (indépendance, propriété 2.6, inclusion), et qn→0q^n \to 0 car 0<q<10 < q < 1. Donc P(J)=0P(J) = 0 alors que J≠∅J \neq \varnothing (définition 2.8, événement négligeable, presque sûr).
  3. Soit AkA_k « premier pile au rang 2k2k » (k⩾1k \geqslant 1) : P(Ak)=q2k−1p‾\underline{P(A_k) = q^{2k-1} p} (indépendance), les AkA_k étant incompatibles.
  4. Donc P(⋃k⩾1Ak)=pq∑k⩾1q2(k−1)=pq1−q2=q1+qP\left(\bigcup_{k\geqslant 1} A_k\right) = pq \sum_{k\geqslant 1} q^{2(k-1)} = \frac{pq}{1 - q^2} = \frac{q}{1+q} (sigma-additivité, définition 2.3, probabilité, théorème 3.1, série géométrique), soit 13\frac13 pour p=12p = \frac12.

piège : Conclure « P(J)=0P(J) = 0 donc JJ est impossible », ou oublier de citer l'indépendance.

Exercice 5 ★★

Classiques de khôlle et concours · 30 min · Type écrit Agro-Véto

On lance un dé équilibré jusqu'à obtenir un six ou un nombre impair. Probabilité que le six arrive en premier ? Montrer que le jeu s'arrête presque sûrement.

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  1. À chaque lancer : six avec probabilité 16\frac16, impair avec probabilité 12\frac12, deux ou quatre avec probabilité 13\frac13.

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Exercice 9 ★★

Classiques de khôlle et concours · 25 min · Type oral, plus délicat

Dans une suite illimitée de lancers indépendants avec p∈]0,1[p \in ]0, 1[, montrer qu'on obtient presque sûrement une infinité de piles.

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  1. Soit FnF_n « face au lancer nn », CN=⋂n⩾NFnC_N = \bigcap_{n\geqslant N} F_n et D=⋃N⩾1CND = \bigcup_{N\geqslant 1} C_N (nombre fini de piles, c'est-à-dire que des faces à partir d'un certain rang).

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Indépendance d'événements 2

Exercice 2. Indépendance et réunion ★★

Classiques de khôlle et concours · 15 min · Khôlle

Soient AA, BB, CC mutuellement indépendants.

Montrer que AA et B∪CB \cup C sont indépendants.

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  1. Soit A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C)A \cap (B \cup C) = (A \cap B) \cup (A \cap C), avec (A∩B)∩(A∩C)=A∩B∩C(A \cap B) \cap (A \cap C) = A \cap B \cap C.

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Exercice 3 ★★

Classiques de khôlle et concours · 15 min · Khôlle

Montrer qu'un événement AA est indépendant de tout événement si et seulement si P(A)∈{0,1}P(A) \in \{0, 1\}.

Voir le début du corrigé
  1. Si AA est indépendant de tout événement, alors P(A)=P(A∩A)=P(A)2P(A) = P(A \cap A) = P(A)^2 (avec B=AB = A), donc P(A)∈{0,1}‾\underline{P(A) \in \{0, 1\}}.

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Probabilités conditionnelles 1

Exercice 4 ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Khôlle

Une boîte contient une pièce équilibrée et une pièce à deux piles. On en choisit une au hasard et on la lance n fois. On obtient n piles. Probabilité d'avoir la pièce truquée ? Probabilité que le lancer suivant donne pile ?

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  1. Soit TT « pièce truquée » et Πn\Pi_n « les nn premiers lancers donnent pile » : PT(Πn)=1P_T(\Pi_n) = 1 et PTˉ(Πn)=2−nP_{\bar T}(\Pi_n) = 2^{-n} (lancers indépendants sachant la pièce).

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Lois de variables aléatoires 3

Exercice 6 ★★

Classiques de khôlle et concours · 25 min · Type écrit Agro-Véto

Un insecte pond NN oeufs, avec P(N=n)=e−λλnn!P(N = n) = e^{-\lambda} \dfrac{\lambda^n}{n!} pour n∈Nn \in \mathbb{N}, où λ>0\lambda > 0. Sachant N=nN = n, chaque oeuf éclot indépendamment avec probabilité p∈]0,1[p \in ]0, 1[. Soit KK le nombre d'éclosions. Déterminer la loi de KK.

Voir le début du corrigé
  1. Soit le système complet ((N=n))n∈N\left((N = n)\right)_{n \in \N}, de probabilités non nulles.

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Exercice 7 ★★

Classiques de khôlle et concours · 20 min · Type écrit G2E

X1,…,XnX_1, \dots, X_n sont mutuellement indépendantes, de loi uniforme sur {1,…,N}\{1, \dots, N\}. On note MM leur maximum. Déterminer la loi de MM.

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  1. Pour k∈{0,…,N}k \in \{0, \dots, N\} : (M⩽k)=⋂i=1n(Xi⩽k)(M \leqslant k) = \bigcap_{i=1}^{n} (X_i \leqslant k).

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Exercice 8 ★★

Classiques de khôlle et concours · 25 min · D'après un écrit CCINP, adapté au programme BCPST

XX et YY sont indépendantes, avec P(X=n)=P(Y=n)=pqn−1P(X = n) = P(Y = n) = p q^{n-1} pour n≥1n \geq 1. Calculer P(X=Y)P(X = Y), P(X<Y)P(X < Y), puis la loi de min⁡(X,Y)\min(X, Y).

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  1. P(X=Y)=∑n⩾1P(X=n)P(Y=n)=p2∑n⩾1q2(n−1)=p21−q2=p1+qP(X = Y) = \sum_{n\geqslant 1} P(X = n) P(Y = n) = p^2 \sum_{n\geqslant 1} q^{2(n-1)} = \frac{p^2}{1 - q^2} = \frac{p}{1+q} (probabilités totales sur (X=n)(X = n), indépendance, théorème 3.7, probabilités totales).

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Fiche de cours rédigée à partir du programme officiel de BCPST deuxième année (2021), partie « Probabilités 1 – Concepts de base des probabilités et des variables aléatoires ». Elle couvre les compléments ensemblistes dénombrables, la notion de tribu, la sigma-additivité, les probabilités conditionnelles, l'indépendance, et la définition générale d'une variable aléatoire réelle.