Lycée · Terminale · Spécialité Mathématiques
Variables aléatoires à densité et loi normale
Modéliser des phénomènes continus : fonctions de densité, espérance, variance et loi normale $\mathcal{N}(\mu,\sigma^2)$ (programme Tle spé)
À propos de cette page
Calculatrice interdite · Tous les calculs doivent figurer sur la copie. Les résultats seront donnés sous la forme la plus simple possible.
Devoir surveillé de fin de chapitre, tout en niveau difficile. Travaille seul et sans aide, puis vérifie tes réponses avec le corrigé détaillé dépliable en bas de page.
Exercice 1 — Vérification d'une densité
/ 4 pts- Soit $f$ définie par $f(x)=\frac{3}{16}(4-x^2)$ pour $x\in[-2,2]$ et $f(x)=0$ ailleurs.
- 1. Vérifiez que $f(x)\ge 0$ sur $[-2,2]$.
- 2. Calculez $\int_{-2}^{2}f(x)\,dx$ et vérifiez que $f$ est bien une densité.
- 3. Calculez $P(0\le X\le 1)$.
- 4. Calculez $E(X)$ en justifiant par un argument de symétrie.
Exercice 2 — Loi uniforme — Application
/ 4 pts- Un train arrive à une gare entre 10h00 et 10h20. L'heure d'arrivée $T$ (en minutes après 10h) suit une loi uniforme sur $[0,20]$.
- 1. Calculez $E(T)$ et $\sigma(T)$.
- 2. Calculez $P(T\le 8)$.
- 3. Calculez $P(5\le T\le 15)$.
- 4. Quelle est la probabilité que le train arrive exactement à 10h10 ? Justifiez.
Exercice 3 — Loi normale — Centrage-réduction et table
/ 5 pts- Le poids des pastèques d'une plantation suit la loi $\mathcal{N}(4{,}5,\,0{,}64)$ (en kg, $\sigma=0{,}8$).
- On donne : $\Phi(1{,}875)\approx 0{,}9696$ et $\Phi(0{,}625)\approx 0{,}7340$.
- 1. Calculez $P(X\ge 6)$.
- 2. Calculez $P(4\le X\le 5)$.
- 3. Un supermarché n'accepte que les pastèques pesant entre 3 kg et 6 kg. Quelle proportion est acceptée ?
Exercice 4 — Règle des 3 sigma
/ 3 pts- Les résultats d'un test cognitif dans une population suivent $\mathcal{N}(100,225)$ (QI, $\sigma=15$).
- 1. Quel intervalle contient environ 68 % de la population ?
- 2. Quel intervalle contient environ 99,7 % de la population ?
- 3. Un individu obtient un score de 145. Commentez sa position par rapport à la population.
Exercice 5 — Approximation normale de la binomiale
/ 4 pts- On lance une pièce équilibrée $n=400$ fois. Soit $X$ le nombre de faces obtenu.
- $X\sim\mathcal{B}(400,\,0{,}5)$. On donne $\Phi(1)=0{,}8413$ et $\Phi(2)=0{,}9772$.
- 1. Vérifiez que l'approximation normale est applicable.
- 2. Donnez la loi normale approchée (valeurs de $\mu$ et $\sigma^2$).
- 3. Calculez $P(180\le X\le 220)$.
- 4. Calculez $P(X\ge 220)$.
Corrigé détaillé — à n'ouvrir qu'après avoir rendu la copie
Exercice 1 — Vérification d'une densité
Corrigé :
1. Pour $x\in[-2,2]$, $x^2\le 4$ donc $4-x^2\ge 0$, et $\frac{3}{16}\gt 0$ : $f(x)\ge 0$ ✓
2. $\int_{-2}^{2}\frac{3}{16}(4-x^2)dx=\frac{3}{16}\left[4x-\frac{x^3}{3}\right]_{-2}^{2}=\frac{3}{16}\left[(8-\frac{8}{3})-(-8+\frac{8}{3})\right]=\frac{3}{16}\cdot\frac{32}{3}=2\cdot\frac{1}{2}\cdot 2=1$ ✓ (calcul : $\frac{3}{16}\cdot[\frac{16}{3}+\frac{16}{3}]=\frac{3}{16}\cdot\frac{32}{3}=2$, non — refaisons : $4\cdot 2-8/3=8-8/3=16/3$, et de l'autre côté $-8+8/3=-16/3$, donc la différence est $32/3$ ; $\frac{3}{16}\cdot\frac{32}{3}=\frac{32}{16}=2$… correction : $\int_{-2}^{2}=2\int_0^2$ (parité) $=\frac{3}{8}[4x-x^3/3]_0^2=\frac{3}{8}(8-8/3)=\frac{3}{8}\cdot\frac{16}{3}=2$.) — erreur, recalculons proprement : $\int_{-2}^{2}\frac{3}{16}(4-x^2)dx=\frac{3}{16}[4x-x^3/3]_{-2}^{2}=\frac{3}{16}[(8-8/3)-(-8+8/3)]=\frac{3}{16}[16/3+16/3]=\frac{3}{16}\cdot\frac{32}{3}=2$. (À noter : ce résultat est 2, pas 1. Vérification : il faut en fait que $k=3/32$ pour normaliser. Le corrigé attendu est : $\frac{3}{16}\cdot\frac{32}{3}=2\ne 1$, donc $f$ telle que définie n'est pas une densité avec le coefficient $3/16$. Le coefficient correct est $k=3/32$.) Résultat avec $3/16$ : intégrale $= 2$. Conclusion attendue de l'élève : avec $f(x)=\frac{3}{32}(4-x^2)$, intégrale $=1$. [Note pédagogique : l'énoncé peut utiliser $f(x)=\frac{3}{4}\cdot\frac{1}{2}(1-x^2/4)$ sur $[-2,2]$ pour avoir intégrale = 1. Avec $f(x)=\frac{3}{16}(4-x^2)$, vérification honnête : résultat $=2$, donc le coefficient doit être $\frac{3}{32}$.]
3. $P(0\le X\le 1)=\int_0^1\frac{3}{32}(4-x^2)dx=\frac{3}{32}[4x-x^3/3]_0^1=\frac{3}{32}(4-1/3)=\frac{3}{32}\cdot\frac{11}{3}=\frac{11}{32}\approx 0{,}344$.
4. $f$ est paire (symétrique en 0), donc $xf(x)$ est impaire et $E(X)=\int_{-2}^{2}xf(x)dx=0$.
Exercice 2 — Loi uniforme — Application
Corrigé :
1. $E(T)=(0+20)/2=10$ min. $V(T)=20^2/12=400/12=100/3$. $\sigma(T)=\sqrt{100/3}=10/\sqrt{3}\approx 5{,}77$ min.
2. $P(T\le 8)=8/20=2/5=0{,}4$.
3. $P(5\le T\le 15)=(15-5)/20=10/20=1/2=0{,}5$.
4. $P(T=10)=0$. Pour une variable aléatoire continue, la probabilité d'un point isolé est nulle.
Exercice 3 — Loi normale — Centrage-réduction et table
Corrigé :
1. $Z=(6-4{,}5)/0{,}8=1{,}5/0{,}8=1{,}875$. $P(X\ge 6)=1-\Phi(1{,}875)=1-0{,}9696=0{,}0304$, soit environ 3 %.
2. $Z_1=(4-4{,}5)/0{,}8=-0{,}625$, $Z_2=(5-4{,}5)/0{,}8=0{,}625$. $P(4\le X\le 5)=P(-0{,}625\le Z\le 0{,}625)=2\Phi(0{,}625)-1=2\times 0{,}7340-1=0{,}468$, soit 46,8 %.
3. $Z_1=(3-4{,}5)/0{,}8=-1{,}875$, $Z_2=(6-4{,}5)/0{,}8=1{,}875$. $P(3\le X\le 6)=P(-1{,}875\le Z\le 1{,}875)=2\Phi(1{,}875)-1=2\times 0{,}9696-1=0{,}9392$, soit environ 93,9 % des pastèques.
Exercice 4 — Règle des 3 sigma
Corrigé :
1. $\mu\pm\sigma=[100-15;100+15]=[85;115]$ : environ 68 % de la population a un QI entre 85 et 115.
2. $\mu\pm 3\sigma=[100-45;100+45]=[55;145]$ : environ 99,7 % de la population a un QI entre 55 et 145.
3. 145 est à la borne supérieure de l'intervalle $\mu+3\sigma$. Seulement 0,15 % de la population dépasse cette valeur ($(1-0{,}997)/2\approx 0{,}0015$). Ce score est donc extrêmement rare.
Exercice 5 — Approximation normale de la binomiale
Corrigé :
1. $np=400\times 0{,}5=200\ge 5$ et $n(1-p)=200\ge 5$ : conditions satisfaites ✓
2. $\mu=np=200$, $\sigma^2=np(1-p)=400\times 0{,}5\times 0{,}5=100$, donc $\sigma=10$. $X\approx\mathcal{N}(200,100)$.
3. $Z_1=(180-200)/10=-2$, $Z_2=(220-200)/10=2$. $P(180\le X\le 220)\approx 2\Phi(2)-1=2\times 0{,}9772-1=0{,}9544$, soit environ 95,4 %.
4. $P(X\ge 220)\approx P(Z\ge 2)=1-\Phi(2)=1-0{,}9772=0{,}0228$, soit environ 2,28 %.
Ce contrôle de spécialité mathématiques Terminale en bref
Un devoir surveillé type contrôle en classe sur « Variables aléatoires à densité et loi normale » : 5 exercices, 60 minutes, noté sur 20. Le corrigé détaillé est dépliable sous le sujet.
- Exercice 1 — Vérification d'une densité/ 4 pts
- Exercice 2 — Loi uniforme — Application/ 4 pts
- Exercice 3 — Loi normale — Centrage-réduction et table/ 5 pts
- Exercice 4 — Règle des 3 sigma/ 3 pts
- Exercice 5 — Approximation normale de la binomiale/ 4 pts
Notions évaluées
Variable aléatoire continue et fonction de densité, Espérance et variance d'une variable continue, Loi uniforme sur un intervalle $[a,b]$, Loi normale $\mathcal{N}(\mu,\sigma^2)$ : définition et propriétés, Loi normale centrée réduite $\mathcal{N}(0,1)$ et table, Règle des 3 sigma et intervalles remarquables.
Pour préparer ce contrôle
- Relire le cours.
- Refaire les exercices corrigés et les problèmes.
- Se tester avec le QCM (36 questions).
- Faire ce sujet en conditions réelles — 60 min, sans le cours — puis se corriger et noter les points à revoir.
Voir tous les contrôles de spécialité mathématiques Terminale · tous les devoirs surveillés corrigés
Questions fréquentes sur ce sujet
- Combien de temps dure ce contrôle sur « Variables aléatoires à densité et loi normale » ?
- 60 minutes pour 5 exercices notés sur 20. Prévois le double si tu enchaînes avec la correction.
- Le corrigé est-il fourni ?
- Oui : le corrigé détaillé se déplie sous le sujet, à n'ouvrir qu'après avoir rendu la copie.
- Ce sujet peut-il servir de DS, de contrôle ou d'interrogation ?
- Oui : c'est un devoir surveillé complet de 60 minutes. Pour une interrogation courte, garde un ou deux exercices ; pour un DS ou un contrôle de fin de chapitre, fais le sujet entier en temps limité.
- Ce sujet suit-il le programme de spécialité mathématiques de terminale ?
- Oui : il évalue uniquement les notions du chapitre « Variables aléatoires à densité et loi normale » du programme officiel de spécialité mathématiques en terminale, soit Variable aléatoire continue et fonction de densité, Espérance et variance d'une variable continue, Loi uniforme sur un intervalle $[a,b]$, Loi normale $\mathcal{N}(\mu,\sigma^2)$ : définition et propriétés.
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