EXERCICE 1 
Un étudiant effectue son stage dans une boutique de lunetterie.
 
PARTIE A - Probabilités conditionnelles.
            
Cette boutique est spécialisée dans les montures réalisées à partir de bois recyclé.
Elle propose deux modèles de montures :
- les montures SURF, réalisées avec le bois d’anciennes planches de surf;
            
- les montures TRADITION, réalisées avec le bois provenant d’un ébéniste.
 Un client souhaitant acheter des montures a le choix entre deux formules :
 -la formule PERSONNELLE : les montures sont confectionnées sur mesure;
            
-la formule IMMEDIAT : le client achète un modèle déjà confectionné.
 On dispose des informations suivantes :
 • 65 % des montures vendues sont des montures SURF.
Parmi elles, 10 % ont été vendues selon la formule PERSONNELLE, les autres ont été
vendues selon la formule IMMEDIAT.
            
• 35 % des montures vendues sont des montures TRADITION.
Parmi elles, 15 % ont été vendues selon la formule PERSONNELLE, les autres ont été
vendues selon la formule IMMEDIAT.
 On choisit au hasard une monture ayant été vendue. On définit les évènements :
            
S : il s’agit d’une monture SURF.
 E : il s’agit d’une monture ayant été vendue selon la formule PERSONNELLE.
            
            
1. Représenter la situation à l’aide d’un arbre pondéré.
            
            
2. Calculer la probabilité P(S ∩E).
            
            
3. Démontrer que P(E) = 0,1175.
            
            
 4.
            4. La monture a été vendue selon la formule PERSONNELLE.
Quelle est la probabilité qu’il s’agisse d’une monture SURF?
P
E(S) = P(S n E) / P(E) = 0,065 / 0,1175 =0,553.
            
 
Partie B  - 
Lois de probabilités
 Dans cette partie, on étudie les temps d’attente des clients selon les jours de la semaine. On
a recueilli les observations ci-dessous.
            
              
                
                  | 
 | Description de la situation | Loi de probabilité décrivant
le temps d’attente
exprimé en minutes | Courbe correspondante 
 | Paramètres 
 | 
                
                  | Mardi, Jeudi 
 | Peu de clients.
Peu d’attente. | Loi exponentielle de paramètre l = 0,5. | C1 
 | l = 0,5. | 
                
                  | Mercredi, Vendredi 
 | Imprévisible. Un client peut attendre
beaucoup, un peu, ou pas du tout | Loi uniforme sur l’intervalle
[a ; b]. | C3 
 | a =0 b =8
 
 | 
                
                  | Samedi 
 | Beaucoup de vendeurs,
beaucoup de clients | Loi normale de moyenne m et
d’écart-type s = 1 minute. | C2 
 | m=6. s = 1 minute.
 | 
                
                  | Dimanche, Lundi 
 | Boutique fermée. 
 | 
 | 
 | 
              
            
On a représenté ci-dessous les représentations graphiques des densités des trois lois décrites
dans le tableau ci-dessus.
            
 1.
            1. Recopier  et compléter le tableau ci-dessus (colonnes 4 et 5 ).
            
2. Justifier que, le mardi, le temps d’attente moyen est égal à 2 minutes.
1 / 
l = 1 /0,5 = 2 minutes.
 
3. Justifier que, le mercredi, la probabilité que le temps d’attente soit inférieur à 6 minutes est égale à 0,75.
            
6 /(8-0) = 6 /8 = 0,75.
            
4. Le samedi, quelle est la probabilité que le temps d’attente soit compris entre 4 et 8
minutes ? (Le résultat sera arrondi à 10
−3
).
P( temps d'attente 
< 4 )= 0,02275.
            
P( temps d'attente < 8 )= 0,9772.
            P( 4 < temps d'attente < 8 )= 0,9772=0,02275=0,954.
            
 PARTIE C - Suites numériques
            
La boutique vend également des appareils auditifs.
On constate que le nombre d’appareils vendus annuellement augmente de
12 % chaque année. On modélise cette évolution par une suite (u
n).
Ainsi, selon cette modélisation, u
n représente le nombre d’appareils vendus durant l’année
2010+n.
Par exemple, u
7 représente le nombre d’appareils vendus durant l’année 2017.
 On suppose que l’on a u
0 = 50.
Tous les termes de la suite (u
n) seront arrondis à l’unité.
            
            
1. Calculer u
1.
            
u
1 = 1,12 u
0 =1,12 x 50 =56.
            
2. Vérifier que, durant l’année 2012, le nombre d’appareils auditifs vendus est égal à 63.
            
            
u2 = 1,12 u1 =1,12 x 56=62,72 ( 63).
            3. Justifier que la suite (u
n) est une suite géométrique dont on précisera la raison.
On passe d'un terme au suivant en le multipliant par 1,12.
Suite géométrique de raison q = 1,12, de premier terme u
0 = 50.
u
n = 50 x1,12
n.
 
4. Résoudre, par la méthode de votre choix l’inéquation u
N > 200.
Interpréter le résultat dans le contexte de l’énoncé.
            
50 x1,12n > 200 ; 1,12n > 4.
n ln(1,12) > ln(4) ; n > ln(4) / ln(1,12) ; n >12,23  (13).
En 2010 +13 =2023, on vend plus de 200 appareils auditifs.
            PARTIE D - Intervalle de confiance
 On souhaite estimer la proportion p de personnes intéressées par la commercialisation de
lunettes connectées.
On réalise un sondage auprès d’un échantillon de 200 clients. La clientèle est suffisamment
importante pour assimiler cet échantillon à un tirage avec remise.
Soit F la variable aléatoire qui à tout échantillon ainsi prélevé, associe la fréquence, dans cet
échantillon, des clients intéressés par la commercialisation de lunettes connectées.
On admet que F suit la loi normale de moyenne p inconnue dont l’écart-type est égal à [p(1-p) /200]
½.
Lors du sondage, 45 clients sur 200 ont dit être intéressés par la vente de lunettes connectées.
            
            
1. Donner une estimation ponctuelle f de la proportion inconnue p.
f =45 / 200 =0,225.
            
 2. Déterminer un intervalle de confiance centré sur f de la proportion p avec le niveau
de confiance de 95 %. Arrondir les bornes de l’intervalle à 10
−3
            .
 f ± 2 
s = f ±2 
[f(1-f) /200]½= 0,225 ±0,059.
Intervalle de confiance : [0,225 -0,059 ; 0,225 +0,059] soit [0,166 ; 0,284].
            3. La proportion p appartient-elle de façon certaine à cet intervalle ? Justifier.
Non, seulement  95 % des intervalles obtenus contiennent la proportion p.