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

Bac 2024, Asie : exercice 3

10 juin 2024 · jour 1 · 5 points

Dans la revue Lancet Public Health, les chercheurs affirment qu'au 11 mai 2020, 5,7 % des adultes français avaient déjà été infectés par la COVID 19.

{ Source : https://www.thelancet.com/journals/lanpub/article/PIIS2468-2667 (21) 00064-5/fulltext}

On se servira de cette donnée pour les parties A et B de cet exercice.

Partie A

  1. On prélève un individu dans la population française adulte au 11 mai 2020.

    On note II l'évènement : « l'adulte a déjà été infecté par la COVID 19 »

    Quelle est la probabilité que cet individu prélevé ait déjà été infecté par la COVID 19 ?

  2. On prélève un échantillon de 100100 personnes de la population supposées choisies de façon indépendante les unes des autres.

    On assimile ce prélèvement à un tirage avec remise.

    On appelle XX la variable aléatoire qui compte le nombre de personnes ayant déjà été infectées.

    1. Justifiez que XX suit une loi binomiale dont on donnera les paramètres.

    2. Calculer son espérance mathématique. Interpréter ce résultat dans le cadre de l'exercice.

    3. Quelle est la probabilité qu'il n'y ait aucune personne infectée dans l'échantillon ?

      On donnera une valeur approchée à 10−410^{-4} près du résultat.

    4. Quelle est la probabilité qu'il y ait au moins 22 personnes infectées dans l'échantillon ?

      On donnera une valeur approchée à 10−410^{-4} près du résultat.

    5. Déterminer le plus petit entier nn tel que P(X⩽n)>0,9P(X \leqslant n) > 0,9.

      Interpréter ce résultat dans le contexte de l'exercice.

Partie B

Un test a été mis en place : celui-ci permet de déterminer (même longtemps après l'infection), si une personne a ou non déjà été infectée par la COVID 19.

Si le test est positif, cela signifie que la personne a déjà été infectée par la COVID 19.

Deux paramètres permettent de caractériser ce test: sa sensibilité et sa spécificité.

La sensibilité d'un test est la probabilité qu'il soit positif sachant que la personne a été infectée par la maladie. (II s'agit donc d'un vrai positif).

La spécificité d'un test est la probabilité que le test soit négatif sachant que la personne n'a pas été infectée par la maladie. (II s'agit donc d'un vrai négatif).

Le fabricant du test fournit les caractéristiques suivantes:

  • Sa sensibilité est de 0,8.

  • Sa spécificité est de 0,99.

On prélève un individu soumis au test dans la population française adulte au 11 mai 2020.

On note TT l'évènement « le test réalisé est positif ».

  1. Compléter l'arbre des probabilités ci-dessous avec les données de l'énoncé :

    Figure de l'énoncé, exercice 3, Asie 10 juin 2024
  2. Montrer que p(T)=0,05503p(T) = 0,05503.

  3. Quelle est la probabilité qu'un individu ait été infecté sachant que son test est positif ?

    On donnera une valeur approchée à 10−410^{-4} près du résultat.

Partie C

On considère un groupe d'une population d'un autre pays soumis au même test de sensibilité 0,80,8 et de spécificité 0,990,99.

Dans ce groupe la proportion d'individus ayant un test positif est de 29,44 %29,44\,\%.

On choisit au hasard un individu de ce groupe  quelle est la probabilité qu'il ait été infecté ?

Voir le corrigé

Partie A

Question 1. D'après l'énoncé, 5,7 %5{,}7\,\% des adultes français avaient déjà été infectés au 11 mai 2020. On prélève un individu dans cette population : la probabilité qu'il ait déjà été infecté est la proportion d'individus infectés.

Donc P(I)=0,057P(I)=0{,}057.

Réponse : P(I)=0,057P(I)=0{,}057.

Question 2. a) On répète 100100 fois la même épreuve : prélever une personne et regarder si elle a déjà été infectée. Cette épreuve n'a que deux issues, le succès « la personne a déjà été infectée » de probabilité p=0,057p=0{,}057 et l'échec : c'est une épreuve de Bernoulli.

Les personnes sont choisies de façon indépendante et le prélèvement est assimilé à un tirage avec remise : les 100100 épreuves sont identiques et indépendantes.

La variable aléatoire XX compte le nombre de succès dans cette répétition de n=100n=100 épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes de paramètre p=0,057p=0{,}057.

Donc XX suit la loi binomiale de paramètres n=100n=100 et p=0,057p=0{,}057, notée B(100 ;0,057)\mathcal{B}(100\,;0{,}057).

Question 2. b) L'espérance d'une variable aléatoire suivant la loi binomiale B(n ;p)\mathcal{B}(n\,;p) est npnp. Donc

E(X)=np=100×0,057=5,7.\mathrm{E}(X)=np=100\times0{,}057=5{,}7.

Interprétation : en prélevant un grand nombre d'échantillons de 100100 personnes, on trouve en moyenne 5,75{,}7 personnes déjà infectées par échantillon.

Réponse : E(X)=5,7\mathrm{E}(X)=5{,}7.

Question 2. c) Aucune personne infectée correspond à X=0X=0. Pour une loi binomiale de paramètres 100100 et 0,0570{,}057 :

P(X=0)=(1000)×0,0570×(1−0,057)100=0,943100≈0,0028.P(X=0)=\binom{100}{0}\times0{,}057^{0}\times(1-0{,}057)^{100}=0{,}943^{100}\approx0{,}0028.

Donc la probabilité qu'il n'y ait aucune personne infectée dans l'échantillon est d'environ 0,00280{,}0028 (valeur approchée à 10−410^{-4} près).

Réponse : P(X=0)≈0,0028P(X=0)\approx0{,}0028.

Question 2. d) L'évènement « au moins 22 personnes infectées » est l'évènement contraire de X⩽1X\leqslant1. Donc

P(X⩾2)=1−P(X⩽1)=1−(P(X=0)+P(X=1)).P(X\geqslant2)=1-P(X\leqslant1)=1-\left(P(X=0)+P(X=1)\right).

On a P(X=0)≈0,002826P(X=0)\approx0{,}002826 et P(X=1)=(1001)×0,057×0,94399≈0,017082P(X=1)=\binom{100}{1}\times0{,}057\times0{,}943^{99}\approx0{,}017082, donc P(X⩽1)≈0,0199P(X\leqslant1)\approx0{,}0199.

Donc

P(X⩾2)≈1−0,0199=0,9801.P(X\geqslant2)\approx1-0{,}0199=0{,}9801.

Donc la probabilité qu'il y ait au moins deux personnes infectées dans l'échantillon est d'environ 0,98010{,}9801 (valeur approchée à 10−410^{-4} près).

Réponse : P(X⩾2)≈0,9801P(X\geqslant2)\approx0{,}9801.

Question 2. e) On cherche le plus petit entier nn tel que P(X⩽n)>0,9P(X\leqslant n)>0{,}9. La suite des probabilités P(X⩽n)P(X\leqslant n) est croissante en nn, on calcule donc ses valeurs successives à la calculatrice :

P(X⩽7)≈0,7892,P(X⩽8)≈0,8829,P(X⩽9)≈0,9408.P(X\leqslant7)\approx0{,}7892,\qquad P(X\leqslant8)\approx0{,}8829,\qquad P(X\leqslant9)\approx0{,}9408.

On a P(X⩽8)≈0,8829<0,9P(X\leqslant8)\approx0{,}8829<0{,}9 et P(X⩽9)≈0,9408>0,9P(X\leqslant9)\approx0{,}9408>0{,}9.

Donc le plus petit entier nn tel que P(X⩽n)>0,9P(X\leqslant n)>0{,}9 est n=9n=9.

Interprétation : avec une probabilité supérieure à 0,90{,}9, un échantillon de 100100 personnes contient au plus 99 personnes déjà infectées.

Réponse : n=9n=9.

Partie B

Question 1. On traduit les données en probabilités :

  • P(I)=0,057P(I)=0{,}057 et P(I‾)=1−0,057=0,943P(\overline{I})=1-0{,}057=0{,}943

  • sensibilité : PI(T)=0,8P_I(T)=0{,}8, donc PI(T‾)=1−0,8=0,2P_I(\overline{T})=1-0{,}8=0{,}2

  • spécificité : PI‾(T‾)=0,99P_{\overline{I}}(\overline{T})=0{,}99, donc PI‾(T)=1−0,99=0,01P_{\overline{I}}(T)=1-0{,}99=0{,}01.

L'arbre se complète donc ainsi : sur la branche II (pondérée par 0,0570{,}057), les branches TT et T‾\overline{T} sont pondérées par 0,80{,}8 et 0,20{,}2   sur la branche I‾\overline{I} (pondérée par 0,9430{,}943), les branches TT et T‾\overline{T} sont pondérées par 0,010{,}01 et 0,990{,}99.

Question 2. Les évènements II et I‾\overline{I} forment une partition de l'univers. D'après la formule des probabilités totales :

p(T)=P(I∩T)+P(I‾∩T)=P(I)×PI(T)+P(I‾)×PI‾(T)=0,057×0,8+0,943×0,01=0,0456+0,00943=0,05503.\begin{aligned} p(T)&=P(I\cap T)+P(\overline{I}\cap T)\\ &=P(I)\times P_I(T)+P(\overline{I})\times P_{\overline{I}}(T)\\ &=0{,}057\times0{,}8+0{,}943\times0{,}01\\ &=0{,}0456+0{,}00943\\ &=0{,}05503. \end{aligned}

Donc p(T)=0,05503p(T)=0{,}05503.

Question 3. On cherche la probabilité qu'un individu ait été infecté sachant que son test est positif, c'est-à-dire PT(I)P_T(I).

Par définition de la probabilité conditionnelle, comme p(T)≠0p(T)\neq0 :

PT(I)=P(I∩T)p(T)=0,057×0,80,05503=0,04560,05503≈0,8286.P_T(I)=\dfrac{P(I\cap T)}{p(T)}=\dfrac{0{,}057\times0{,}8}{0{,}05503}=\dfrac{0{,}0456}{0{,}05503}\approx0{,}8286.

Donc la probabilité qu'un individu ait été infecté sachant que son test est positif est d'environ 0,82860{,}8286 (valeur approchée à 10−410^{-4} près).

Réponse : PT(I)≈0,8286P_T(I)\approx0{,}8286.

Partie C

Dans ce groupe, on note x=P(I)x=P(I) la probabilité qu'un individu choisi au hasard ait été infecté. C'est la probabilité cherchée. On a P(I‾)=1−xP(\overline{I})=1-x, et la sensibilité et la spécificité du test sont inchangées : PI(T)=0,8P_I(T)=0{,}8 et PI‾(T)=0,01P_{\overline{I}}(T)=0{,}01.

Les évènements II et I‾\overline{I} forment une partition de l'univers. D'après la formule des probabilités totales :

P(T)=P(I)×PI(T)+P(I‾)×PI‾(T)=0,8 x+0,01 (1−x)=0,01+0,79 x.\begin{aligned} P(T)&=P(I)\times P_I(T)+P(\overline{I})\times P_{\overline{I}}(T)\\ &=0{,}8\,x+0{,}01\,(1-x)\\ &=0{,}01+0{,}79\,x. \end{aligned}

La proportion de tests positifs est 29,44 %29{,}44\,\%, donc P(T)=0,2944P(T)=0{,}2944. On résout :

0,01+0,79 x=0,29440,79 x=0,2844x=0,28440,79=0,36.\begin{aligned} 0{,}01+0{,}79\,x&=0{,}2944\\ 0{,}79\,x&=0{,}2844\\ x&=\dfrac{0{,}2844}{0{,}79}=0{,}36. \end{aligned}

Donc la probabilité qu'un individu choisi au hasard dans ce groupe ait été infecté est 0,360{,}36.

Réponse : 0,360{,}36.

Points clés attendus

  • Loi binomiale : justifier par la répétition de 100100 épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes (tirage avec remise), et donner les paramètres n=100n=100 et p=0,057p=0{,}057.

  • Probabilité d'« au moins deux » : passer par l'évènement contraire, et donner les arrondis demandés à 10−410^{-4} près.

  • Seuil : tester des valeurs consécutives de nn à la calculatrice, en indiquant les deux valeurs encadrant 0,90{,}9.

  • Traduire sensibilité et spécificité en probabilités conditionnelles, puis citer la formule des probabilités totales avec sa partition.

  • Probabilité conditionnelle PT(I)P_T(I) : écrire la définition avant le calcul.

  • Partie C : prendre la proportion d'infectés comme inconnue xx et résoudre l'équation obtenue avec la formule des probabilités totales.

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Source : sujet officiel de l'épreuve de spécialité mathématiques du baccalauréat, session 2024 (Asie, 10 juin 2024 (jour 1)), ministère de l'Éducation nationale. Énoncé mis en forme pour le web à partir du tapuscrit de l'APMEP (Denis Vergès et François Hache) ; figures issues des fichiers de l'APMEP. En cas de doute sur un détail, le sujet officiel fait foi.

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