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Tracer la courbe représentant sa fonction de densité. Donner l'expression de la fonction densité. Calculer les probabilités suivantes: a. $P(X<6)$ b. $P(40)$ e. $P(X>20)$ f. $P(X=12)$ Calculer l'espérance de $X$. Correction Exercice 4 On obtient la représentation graphique suivante: La fonction de densité est définie par $f(x)=\dfrac{1}{18-3}=\dfrac{1}{15}$ sur l'intervalle $[3;18]$. a. Cours loi de probabilité à densité terminale s r. $P(X<6)=\dfrac{6-3}{18-3}=\dfrac{3}{15}=0, 2$ b. $P(40)=P(X\pg 3)=P(3\pp X\pp 18)=1$ e. $P(X>20)=0$ puisque $X$ suit une loi uniforme sur l'intervalle $[3;18]$ et que $18<20$. f. Quand $X$ suit une loi de probabilité à densité alors, pour tout réel $a$ on a $P(X=a)=0$. Ainsi $P(X=12)=0$ L'espérance de $X$ est $E(X)=\dfrac{3+18}{2}=10, 5$. [collapse]

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$P(X>1)=\dfrac{(1, 5+1)\times 0, 5}{2}=0, 625$ La fonction de densité n'est définie que sur l'intervalle $[0;2, 5]$. Par conséquent $P(X\pg 2, 5)=0$. [collapse] Exercice 2 $X$ suit une loi de probabilité à densité sur l'intervalle $[3;7]$. On a $P(X<4)=0, 1$ et $P(X>6)=0, 3$. Calculer: $P(44)$ $P(X<1)$ $P(X\pg 3)$ $P(X=3)$ Correction Exercice 2 $P(46)\right)=1-(0, 1+0, 3)=0, 6$ $P(X<6)=P(X\pp 0, 6)=1-P(X>0, 6)=1-0, 3=0, 7$ $P(X>4)=P(X\pg 4)=1-P(X<4)=1-0, 1=0, 9$ $X$ suit une loi de probabilité à densité sur l'intervalle $[3;7]$ et $1<3$. Donc $P(X<1)=0$. Cours loi de probabilité à densité terminale s programme. $X$ suit une loi de probabilité à densité sur l'intervalle $[3;7]$. Donc $P(X\pg 3)=1$. Ainsi $P(X=3)=0$ Exercice 3 Soit $f$ une fonction définie sur l'intervalle $[0;1]$ telle que $f(x)=-x^2+\dfrac{8}{3}x$. Montrer que $f$ est une fonction densité de probabilité sur l'intervalle $[0;1]$. $X$ est la variable aléatoire qui suit la loi de probabilité continue de densité $f$. a. Calculer $P(X\pp 0, 5)$.

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Définition: loi de probabilité discrète La loi de probabilité d'une variable aléatoire discrète est donnée par: l'ensemble des valeurs prises par la variable aléatoire; les probabilités pour toutes les valeurs prises par. On rappelle que: Définition: espérance d'une variable aléatoire discrète Si l'on considère une variable aléatoire discrète qui prend les valeurs avec les probabilités, son espérance, lorsqu'elle existe, est définie par la relation: Remarque. Toutes les variables aléatoires n'admettent pas une espérance. Lois de probabilité à densité : loi uniforme, loi normale.. Propriété: linéarité de l'espérance L'espérance est linéaire: soient et deux variables aléatoires discrètes à valeurs réelles qui admettent toutes deux une espérance, et. Alors admet également une espérance, et nous avons: Définition: variance d'une variable aléatoire discrète Si l'on considère une variable aléatoire discrète qui prend les valeurs avec les probabilités, sa variance, lorsqu'elle existe, est définie par la relation: La racine carrée de la variance est appelé écart-type, noté: Remarque.

Loi normale centrée réduite – Terminale – Exercices à imprimer TleS – Exercices corrigés sur la loi normale centrée réduite – Terminale S Exercice 01: Loi N(0; 1) Une variable aléatoire X suit la loi N (0; 1). Démontrer que pour tout réel x > 0, Calculer le réel x tel que….. Exercice 02: Avec une fonction Soit f la fonction définie sur R par Etudier les variations de f et tracer sa courbe représentative. Soit X une variable aléatoire suivant la loi normale N (0… Loi à densité sur un intervalle – Terminale – Exercices à imprimer Exercices corrigés pour la terminale S – TleS Loi à densité sur un intervalle Exercice 01: Trouver la loi à densité Soit m un nombre réel et f la fonction définie sur [0; π] par: Déterminer le réel m pour que f soit une densité de probabilité sur [0; π]. Soit X une variable aléatoire suivant la loi de probabilité de densité f sur [0; π]. Cours de sciences - Terminale générale - Lois de densité. Calculer la probabilité Exercice 02: Loi à densité… Loi exponentielle – Terminale – Exercices corrigés Exercices à imprimer TleS – Loi exponentielle – Terminale S Exercice 01: Désintégration radioactive La durée de vie avant désintégration d'un noyau radioactif exprimée en années peut être modélisée par une variable aléatoire X suivant une loi exponentielle de paramètre λ (λ > 0).