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Terminale Spé Maths / Chapitre 12 : Succession d'épreuves et loi binomiale / Annales du bac

Bac 2023, Métropole : exercice 1

12 septembre 2023 · jour 2 · 5 points

La paratuberculose est une maladie digestive infectieuse qui touche les vaches. Elle est due à la présence d'une bactérie dans l'intestin de la vache.

On réalise une étude dans une région dont 0,4 % de la population de vaches est infectée.

Il existe un test qui met en évidence la réaction immunitaire de l'organisme infecté par la bactérie.

Le résultat de ce test peut être soit « positif », soit « négatif ».

On choisit une vache au hasard dans la région.

Compte tenu des caractéristiques du test, on sait que :

  • Si la vache est atteinte par l'infection, la probabilité que son test soit positif est de 0,9920,992

  • Si la vache n'est pas atteinte par l'infection, la probabilité que son test soit négatif est de 0,984 .

On désigne par :

  • II l'évènement « {}la vache est atteinte par l'infection »

  • TT l'évènement « {}la vache présente un test positif ».

On note I‾\overline{I} l'évènement contraire de II et T‾\overline{T} l'évènement contraire de TT.

Les parties A et B sont indépendantes.

Partie A

  1. Reproduire et compléter l'arbre pondéré ci-dessous modélisant la situation.

    Figure de l'énoncé, exercice 1, Métropole 12 septembre 2023
    1. Calculer la probabilité que la vache ne soit pas atteinte par l'infection et que son test soit négatif. On donnera le résultat à 10−310^{-3} près.

    2. Montrer que la probabilité, à 10−310^{-3} près, que la vache présente un test positif est environ égale à 0,020.

    3. La « {}valeur prédictive positive du test » est la probabilité que la vache soit atteinte par l'infection sachant que son test est positif. Calculer la valeur prédictive positive de ce test. On donnera le résultat à 10−310^{-3} près.

    4. Le test donne une information erronée sur l'état de santé de la vache lorsque la vache n'est pas infectée et présente un résultat positif au test ou lorsque la vache est infectée et présente un résultat négatif au test.

      Calculer la probabilité que ce test donne une information erronée sur l'état de santé de la vache. On donnera un résultat à 10−310^{-3} près.

Partie B

  1. Lorsqu'on choisit au hasard dans la région un échantillon de 100 vaches, on assimile ce choix à un tirage avec remise.

    On rappelle que, pour une vache choisie au hasard dans la région, la probabilité que le test soit positif est égale à 0,02.

    On note XX la variable aléatoire qui à un échantillon de 100 vaches de la région choisies au hasard associe le nombre de vaches présentant un test positif dans cet échantillon.

    1. Quelle est la loi de probabilité suivie par la variable aléatoire XX ? Justifier la réponse et préciser les paramètres de cette loi.

    2. Calculer la probabilité que dans un échantillon de 100 vaches, il y ait exactement 3 vaches présentant un test positif. On donnera un résultat à 10−310^{-3} près.

    3. Calculer la probabilité que dans un échantillon de 100 vaches, il y ait au plus 3 vaches présentant un test positif. On donnera un résultat à 10−310^{-3} près.

  2. On choisit à présent un échantillon de nn vaches dans cette région, nn étant un entier naturel non nul. On admet que l'on peut assimiler ce choix à un tirage avec remise.

    Déterminer la valeur minimale de nn pour que la probabilité qu'il y ait, dans l'échantillon, au moins une vache testée positive, soit supérieure ou égale à 0,99.

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Partie A

Question 1.

Traduisons les données de l'énoncé en probabilités.

Dans la région, 0,4 %0{,}4\,\% des vaches sont infectées : P(I)=0,004P(I)=0{,}004, donc P(I‾)=1−0,004=0,996P(\overline{I})=1-0{,}004=0{,}996.

Si la vache est atteinte, la probabilité que son test soit positif est 0,9920{,}992 : PI(T)=0,992P_I(T)=0{,}992, donc PI(T‾)=1−0,992=0,008P_I(\overline{T})=1-0{,}992=0{,}008.

Si la vache n'est pas atteinte, la probabilité que son test soit négatif est 0,9840{,}984 : PI‾(T‾)=0,984P_{\overline{I}}(\overline{T})=0{,}984, donc PI‾(T)=1−0,984=0,016P_{\overline{I}}(T)=1-0{,}984=0{,}016.

L'arbre pondéré est donc complété ainsi :

  • de la racine vers II : 0,0040{,}004   vers I‾\overline{I} : 0,9960{,}996

  • de II vers TT : 0,9920{,}992   de II vers T‾\overline{T} : 0,0080{,}008

  • de I‾\overline{I} vers TT : 0,0160{,}016   de I‾\overline{I} vers T‾\overline{T} : 0,9840{,}984.

Question 2. a)

On cherche P(I‾∩T‾)P(\overline{I}\cap\overline{T}). D'après la définition de la probabilité conditionnelle :

P(I‾∩T‾)=P(I‾)×PI‾(T‾)=0,996×0,984=0,980 064.P(\overline{I}\cap\overline{T})=P(\overline{I})\times P_{\overline{I}}(\overline{T})=0{,}996\times0{,}984=0{,}980\,064.

Donc la probabilité que la vache ne soit pas atteinte par l'infection et que son test soit négatif est 0,980 0640{,}980\,064, soit 0,9800{,}980 à 10−310^{-3} près.

Réponse : P(I‾∩T‾)=0,980 064≈0,980P(\overline{I}\cap\overline{T})=0{,}980\,064\approx0{,}980.

Question 2. b)

Les évènements II et I‾\overline{I} forment une partition de l'univers (ils sont incompatibles et leur réunion est l'univers, avec des probabilités non nulles).

D'après la formule des probabilités totales :

P(T)=P(I∩T)+P(I‾∩T).P(T)=P(I\cap T)+P(\overline{I}\cap T).

Calculons chaque terme :

P(I∩T)=P(I)×PI(T)=0,004×0,992=0,003 968,P(I‾∩T)=P(I‾)×PI‾(T)=0,996×0,016=0,015 936.\begin{aligned} P(I\cap T)&=P(I)\times P_I(T)=0{,}004\times0{,}992=0{,}003\,968,\\ P(\overline{I}\cap T)&=P(\overline{I})\times P_{\overline{I}}(T)=0{,}996\times0{,}016=0{,}015\,936. \end{aligned}

Donc

P(T)=0,003 968+0,015 936=0,019 904.P(T)=0{,}003\,968+0{,}015\,936=0{,}019\,904.

Donc P(T)=0,019 904P(T)=0{,}019\,904, soit 0,0200{,}020 à 10−310^{-3} près : la probabilité que la vache présente un test positif est environ égale à 0,0200{,}020.

Question 2. c)

La valeur prédictive positive est PT(I)P_T(I). Comme P(T)≠0P(T)\neq0, d'après la définition de la probabilité conditionnelle :

PT(I)=P(I∩T)P(T)=0,003 9680,019 904≈0,199.P_T(I)=\dfrac{P(I\cap T)}{P(T)}=\dfrac{0{,}003\,968}{0{,}019\,904}\approx0{,}199.

Donc la valeur prédictive positive du test est environ 0,1990{,}199 : lorsqu'un test est positif, la vache n'est infectée qu'avec une probabilité d'environ 19,9 %19{,}9\,\%.

Réponse : PT(I)≈0,199P_T(I)\approx0{,}199.

Question 2. d)

Le test donne une information erronée si et seulement si l'un des deux évènements I‾∩T\overline{I}\cap T ou I∩T‾I\cap\overline{T} se réalise. Ces deux évènements sont incompatibles (une vache ne peut pas être à la fois infectée et non infectée).

Donc la probabilité de l'évènement « le test est erroné » est

P(I‾∩T)+P(I∩T‾).P(\overline{I}\cap T)+P(I\cap\overline{T}).

On a déjà P(I‾∩T)=0,015 936P(\overline{I}\cap T)=0{,}015\,936, et

P(I∩T‾)=P(I)×PI(T‾)=0,004×0,008=0,000 032.P(I\cap\overline{T})=P(I)\times P_I(\overline{T})=0{,}004\times0{,}008=0{,}000\,032.

Donc

P(I‾∩T)+P(I∩T‾)=0,015 936+0,000 032=0,015 968.P(\overline{I}\cap T)+P(I\cap\overline{T})=0{,}015\,936+0{,}000\,032=0{,}015\,968.

Donc la probabilité que le test donne une information erronée est 0,015 9680{,}015\,968, soit 0,0160{,}016 à 10−310^{-3} près.

Réponse : 0,015 968≈0,0160{,}015\,968\approx0{,}016.

Partie B

Question 3. a)

On choisit 100100 vaches, et on assimile ce choix à 100100 tirages avec remise. Chaque tirage est une épreuve de Bernoulli : la vache a un test positif (succès) avec la probabilité p=0,02p=0{,}02, ou non.

Ces 100100 épreuves de Bernoulli sont identiques et indépendantes (tirages avec remise), et XX compte le nombre de succès.

Donc XX suit la loi binomiale de paramètres n=100n=100 et p=0,02p=0{,}02, notée B(100 ; 0,02)\mathcal{B}(100\,;\,0{,}02).

Question 3. b)

Pour tout entier kk tel que 0⩽k⩽1000\leqslant k\leqslant100, P(X=k)=(100k) 0,02k 0,98100−kP(X=k)=\binom{100}{k}\,0{,}02^{k}\,0{,}98^{100-k}.

Pour k=3k=3 :

P(X=3)=(1003) 0,023 0,9897.P(X=3)=\binom{100}{3}\,0{,}02^{3}\,0{,}98^{97}.

À la calculatrice, P(X=3)≈0,182P(X=3)\approx0{,}182 (arrondi au millième).

Donc la probabilité qu'il y ait exactement 33 vaches présentant un test positif dans l'échantillon est environ 0,1820{,}182.

Réponse : P(X=3)≈0,182P(X=3)\approx0{,}182.

Question 3. c)

On cherche P(X⩽3)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)P(X\leqslant3)=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)+P(X=3).

À la calculatrice, P(X⩽3)≈0,859P(X\leqslant3)\approx0{,}859 (arrondi au millième).

Donc la probabilité qu'il y ait au plus 33 vaches présentant un test positif dans l'échantillon est environ 0,8590{,}859.

Réponse : P(X⩽3)≈0,859P(X\leqslant3)\approx0{,}859.

Question 4.

Soit YY la variable aléatoire donnant le nombre de vaches testées positives dans un échantillon de nn vaches. Comme à la question 3. a), YY suit la loi binomiale B(n ; 0,02)\mathcal{B}(n\,;\,0{,}02) (épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes de probabilité de succès 0,020{,}02).

L'évènement « au moins une vache est testée positive » est {Y⩾1}\{Y\geqslant1\}. Son évènement contraire est {Y=0}\{Y=0\}, de probabilité

P(Y=0)=(n0) 0,020 0,98n=0,98n.P(Y=0)=\binom{n}{0}\,0{,}02^{0}\,0{,}98^{n}=0{,}98^{n}.

Donc P(Y⩾1)=1−0,98nP(Y\geqslant1)=1-0{,}98^{n}.

Résolvons l'inéquation 1−0,98n⩾0,991-0{,}98^{n}\geqslant0{,}99 :

1−0,98n⩾0,99  ⟺  0,98n⩽0,01  ⟺  ln⁡(0,98n)⩽ln⁡(0,01)(la fonction ln⁡ est strictement croissante sur ]0 ;+∞[)  ⟺  nln⁡(0,98)⩽ln⁡(0,01)  ⟺  n⩾ln⁡(0,01)ln⁡(0,98).\begin{aligned} 1-0{,}98^{n}\geqslant0{,}99 &\iff 0{,}98^{n}\leqslant0{,}01\\ &\iff \ln\left(0{,}98^{n}\right)\leqslant\ln(0{,}01) \quad\text{(la fonction $\ln$ est strictement croissante sur $]0\,;+\infty[$)}\\ &\iff n\ln(0{,}98)\leqslant\ln(0{,}01)\\ &\iff n\geqslant\dfrac{\ln(0{,}01)}{\ln(0{,}98)}. \end{aligned}

On a divisé par ln⁡(0,98)\ln(0{,}98), qui est strictement négatif car 0<0,98<10<0{,}98<1 : le sens de l'inégalité est donc changé.

À la calculatrice, ln⁡(0,01)ln⁡(0,98)≈227,95\dfrac{\ln(0{,}01)}{\ln(0{,}98)}\approx227{,}95.

Comme nn est un entier, la plus petite valeur possible est n=228n=228.

Vérification : pour n=227n=227, 1−0,98227≈0,9898<0,991-0{,}98^{227}\approx0{,}9898<0{,}99, et pour n=228n=228, 1−0,98228≈0,9900⩾0,991-0{,}98^{228}\approx0{,}9900\geqslant0{,}99.

Donc il faut choisir au minimum 228228 vaches pour que la probabilité qu'au moins une vache soit testée positive soit supérieure ou égale à 0,990{,}99.

Réponse : n=228n=228.

Points clés attendus

  • Partie A : traduire chaque donnée en probabilité conditionnelle et compléter l'arbre par les probabilités complémentaires.

  • Question 2. b) : citer la formule des probabilités totales avec la partition {I,I‾}\{I,\overline{I}\}.

  • Question 2. c) : distinguer PT(I)P_T(I) (valeur prédictive positive) de PI(T)P_I(T).

  • Question 2. d) : décomposer l'erreur en deux évènements incompatibles et additionner leurs probabilités.

  • Partie B : justifier la loi binomiale (épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes), et passer par l'évènement contraire pour la question 4.

  • Question 4 : citer la stricte croissance de ln⁡\ln et changer le sens de l'inégalité en divisant par ln⁡(0,98)<0\ln(0{,}98)<0.

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Revoir le cours

Source : sujet officiel de l'épreuve de spécialité mathématiques du baccalauréat, session 2023 (Métropole, 12 septembre 2023 (jour 2)), ministère de l'Éducation nationale. Énoncé mis en forme pour le web à partir du tapuscrit de l'APMEP (Denis Vergès) ; figures issues des fichiers de l'APMEP. En cas de doute sur un détail, le sujet officiel fait foi.

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