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

Bac 2024, Métropole : exercice 2

19 juin 2024 · jour 1 · 5 points

Une agence de marketing a étudié la satisfaction des clients concernant le service clientèle à l'occasion de l'achat d'un téléviseur. Ces achats ont été réalisés soit sur internet, soit dans une chaîne de magasins d'électroménager, soit dans une enseigne de grandes surfaces.

Les achats sur internet représentent 60%60 \% des ventes, les achats en magasin d'électroménager 30%30 \% des ventes et ceux en grandes surfaces 10%10 \% des ventes.

Une enquête montre que la proportion des clients satisfaits du service clientèle est de :

  • 75%75 \% pour les clients sur internet

  • 90%90 \% pour les clients en magasin d'électroménager

  • 80%80 \% pour les clients en grande surface.

On choisit au hasard un client ayant acheté le modèle de téléviseur concerné.

On définit les événements suivants :

  • II : « le client a effectué son achat sur internet »

  • MM : « le client a effectué son achat en magasin d'électroménager »

  • GG : « le client a effectué son achat en grande surface »

  • SS : « le client est satisfait du service clientèle ».

Si AA est un événement quelconque, on notera A‾\overline{A} son événement contraire et P(A)P(A) sa probabilité.

  1. Reproduire et compléter l'arbre ci-contre.

  2. Calculer la probabilité que le client ait réalisé son achat sur internet et soit satisfait du service clientèle.

  3. Démontrer que P(S)=0,8P(S)=0,8.

  4. Un client est satisfait du service clientèle. Quelle est la probabilité qu'il ait effectué son achat sur internet ? On donnera un résultat arrondi à 10−310^{-3} près.

{

Figure de l'énoncé, exercice 2, Métropole 19 juin 2024

}

  1. Pour réaliser l'étude, l'agence doit contacter chaque jour 30 clients parmi les acheteurs du téléviseur. On suppose que le nombre de clients est suffisamment important pour assimiler le choix des 30 clients à un tirage avec remise. On note XX la variable aléatoire qui, à chaque échantillon de 30 clients, associe le nombre de clients satisfaits du service clientèle.

    1. Justifier que XX suit une loi binomiale dont on précisera les paramètres.

    2. Déterminer la probabilité, arrondie à 10−310^{-3} près, qu'au moins 25 clients soient satisfaits dans un échantillon de 30 clients contactés sur une même journée.

  2. En résolvant une inéquation, déterminer la taille minimale de l'échantillon de clients à contacter pour que la probabilité qu'au moins l'un d'entre eux ne soit pas satisfait soit supérieure à 0,990,99.

  3. Dans les deux questions a. et b. qui suivent, on ne s'intéresse qu'aux seuls achats sur internet.
    Lorsqu'une commande de téléviseur est passée par un client, on considère que le temps de livraison du téléviseur est modélisé par une variable aléatoire TT égale à la somme de deux variables aléatoires T1T_{1} et T2T_{2}.

    La variable aléatoire T1T_{1} modélise le nombre entier de jours pour l'acheminement du téléviseur depuis un entrepôt de stockage vers une plateforme de distribution. La variable aléatoire T2T_{2} modélise le nombre entier de jours pour l'acheminement du téléviseur depuis cette plateforme jusqu'au domicile du client.

    On admet que les variables aléatoires T1T_{1} et T2T_{2} sont indépendantes, et on donne :

    • L'espérance E(T1)=4E\left(T_{1}\right)=4 et la variance V(T1)=2V\left(T_{1}\right)=2

    • L'espérance E(T2)=3E\left(T_{2}\right)=3 et la variance V(T2)=1V\left(T_{2}\right)=1.

    1. Déterminer l'espérance E(T)E(T) et la variance V(T)V(T) de la variable aléatoire TT.

    2. Un client passe une commande de téléviseur sur internet. Justifier que la probabilité qu'il reçoive son téléviseur entre 5 et 9 jours après sa commande est supérieure ou égale à 23\dfrac{2}{3}.

Voir le corrigé

Question 1. Traduction des données en probabilités :

  • répartition des achats : P(I)=0,6P(I)=0{,}6, P(M)=0,3P(M)=0{,}3, P(G)=0,1P(G)=0{,}1

  • clients satisfaits parmi ceux d'internet : PI(S)=0,75P_I(S)=0{,}75, donc PI(S‾)=1−0,75=0,25P_I(\overline S)=1-0{,}75=0{,}25

  • clients satisfaits parmi ceux des magasins d'électroménager : PM(S)=0,9P_M(S)=0{,}9, donc PM(S‾)=0,1P_M(\overline S)=0{,}1

  • clients satisfaits parmi ceux des grandes surfaces : PG(S)=0,8P_G(S)=0{,}8, donc PG(S‾)=0,2P_G(\overline S)=0{,}2.

L'arbre complété porte ces valeurs : 0,60{,}6, 0,30{,}3 et 0,10{,}1 sur les branches II, MM, GG   puis, sur les deux branches issues de chacun, 0,750{,}75 et 0,250{,}25 (pour II), 0,90{,}9 et 0,10{,}1 (pour MM), 0,80{,}8 et 0,20{,}2 (pour GG).

Question 2. On cherche P(I∩S)P(I\cap S).

D'après la formule des probabilités conditionnelles,

P(I∩S)=P(I)×PI(S)=0,6×0,75=0,45.P(I\cap S)=P(I)\times P_I(S)=0{,}6\times0{,}75=0{,}45.

Donc la probabilité que le client ait acheté sur internet et soit satisfait est 0,450{,}45.

Réponse : P(I∩S)=0,45P(I\cap S)=0{,}45.

Question 3. Les évènements II, MM et GG sont deux à deux incompatibles et leur réunion est l'univers : ils forment une partition de l'univers.

D'après la formule des probabilités totales,

P(S)=P(I∩S)+P(M∩S)+P(G∩S).P(S)=P(I\cap S)+P(M\cap S)+P(G\cap S).

On calcule chaque terme :

  • P(I∩S)=0,45P(I\cap S)=0{,}45 (question 2)

  • P(M∩S)=P(M)×PM(S)=0,3×0,9=0,27P(M\cap S)=P(M)\times P_M(S)=0{,}3\times0{,}9=0{,}27

  • P(G∩S)=P(G)×PG(S)=0,1×0,8=0,08P(G\cap S)=P(G)\times P_G(S)=0{,}1\times0{,}8=0{,}08.

Donc

P(S)=0,45+0,27+0,08=0,8.P(S)=0{,}45+0{,}27+0{,}08=0{,}8.

Ainsi P(S)=0,8P(S)=0{,}8.

Question 4. On cherche PS(I)P_S(I).

Par définition de la probabilité conditionnelle, avec P(S)=0,8≠0P(S)=0{,}8\neq0,

PS(I)=P(I∩S)P(S)=0,450,8=0,5625.P_S(I)=\dfrac{P(I\cap S)}{P(S)}=\dfrac{0{,}45}{0{,}8}=0{,}5625.

Arrondie au millième : PS(I)≈0,563P_S(I)\approx0{,}563.

Donc, sachant qu'un client est satisfait, la probabilité qu'il ait acheté sur internet est environ 0,5630{,}563.

Réponse : PS(I)=0,5625≈0,563P_S(I)=0{,}5625\approx0{,}563.

Question 5. a) On contacte 3030 clients, le choix étant assimilé à un tirage avec remise : on répète 3030 fois, de façon identique et indépendante, une épreuve de Bernoulli dont le succès est « le client est satisfait », de probabilité P(S)=0,8P(S)=0{,}8 (question 3).

La variable aléatoire XX compte le nombre de succès.

Donc XX suit la loi binomiale de paramètres n=30n=30 et p=0,8p=0{,}8.

b) On cherche P(X⩾25)P(X\geqslant25).

On a

P(X⩾25)=1−P(X⩽24).P(X\geqslant25)=1-P(X\leqslant24).

À la calculatrice, P(X⩽24)≈0,572P(X\leqslant24)\approx0{,}572, donc

P(X⩾25)≈0,428.P(X\geqslant25)\approx0{,}428.

Donc la probabilité qu'au moins 2525 clients soient satisfaits parmi les 3030 est environ 0,4280{,}428 (arrondie au millième).

Réponse : P(X⩾25)≈0,428P(X\geqslant25)\approx0{,}428.

Question 6. Soit nn la taille de l'échantillon. Le nombre XnX_n de clients satisfaits suit la loi binomiale B(n ;0,8)\mathcal{B}(n\,;0{,}8), pour les mêmes raisons qu'à la question 5.

L'évènement « au moins un client n'est pas satisfait » est le contraire de « tous les clients sont satisfaits », donc

P(Xn⩽n−1)=1−P(Xn=n)=1−0,8 n.P(X_n\leqslant n-1)=1-P(X_n=n)=1-0{,}8^{\,n}.

On cherche les entiers nn tels que

1−0,8 n>0,99  ⟺  0,8 n<0,01.1-0{,}8^{\,n}>0{,}99\iff0{,}8^{\,n}<0{,}01.

La fonction ln⁡\ln est strictement croissante sur ]0 ;+∞[]0\,;+\infty[, donc

0,8 n<0,01  ⟺  nln⁡0,8<ln⁡0,01.0{,}8^{\,n}<0{,}01\iff n\ln0{,}8<\ln0{,}01.

Comme 0,8<10{,}8<1, on a ln⁡0,8<0\ln0{,}8<0 : en divisant par ln⁡0,8\ln0{,}8, on change le sens de l'inégalité,

n>ln⁡0,01ln⁡0,8≈20,6.n>\dfrac{\ln0{,}01}{\ln0{,}8}\approx20{,}6.

Le plus petit entier strictement supérieur à 20,620{,}6 est 2121.

Vérification : 1−0,820≈0,988<0,991-0{,}8^{20}\approx0{,}988<0{,}99 et 1−0,821≈0,991>0,991-0{,}8^{21}\approx0{,}991>0{,}99.

Donc la taille minimale de l'échantillon est 2121 clients.

Réponse : n=21n=21.

Question 7. a) On a T=T1+T2T=T_1+T_2.

Par linéarité de l'espérance,

E(T)=E(T1)+E(T2)=4+3=7.E(T)=E(T_1)+E(T_2)=4+3=7.

Les variables T1T_1 et T2T_2 sont indépendantes, donc les variances s'ajoutent :

V(T)=V(T1)+V(T2)=2+1=3.V(T)=V(T_1)+V(T_2)=2+1=3.

Donc E(T)=7E(T)=7 et V(T)=3V(T)=3.

Réponse : E(T)=7E(T)=7 et V(T)=3V(T)=3.

b) Les variables T1T_1 et T2T_2 sont à valeurs entières, donc TT aussi.

L'évènement {5⩽T⩽9}\{5\leqslant T\leqslant9\} s'écrit {∣T−7∣⩽2}\{|T-7|\leqslant2\}.

Son évènement contraire est {∣T−7∣>2}\{|T-7|>2\}. Comme T−7T-7 est un entier, ∣T−7∣>2|T-7|>2 équivaut à ∣T−7∣⩾3|T-7|\geqslant3.

L'inégalité de Bienaymé-Tchebychev s'applique à TT, qui admet une espérance E(T)=7E(T)=7 et une variance V(T)=3V(T)=3 : pour tout réel δ>0\delta>0,

P(∣T−E(T)∣⩾δ)⩽V(T)δ2.P\left(|T-E(T)|\geqslant\delta\right)\leqslant\dfrac{V(T)}{\delta^2}.

Avec δ=3\delta=3,

P(∣T−7∣⩾3)⩽332=13.P\left(|T-7|\geqslant3\right)\leqslant\dfrac{3}{3^2}=\dfrac13.

Donc

P(5⩽T⩽9)=1−P(∣T−7∣⩾3)⩾1−13=23.P(5\leqslant T\leqslant9)=1-P\left(|T-7|\geqslant3\right)\geqslant1-\dfrac13=\dfrac23.

Donc la probabilité que le client reçoive son téléviseur entre 55 et 99 jours après sa commande est supérieure ou égale à 23\dfrac23.

Points clés attendus

  • Nommer la partition {I,M,G}\{I,M,G\} pour la formule des probabilités totales, et distinguer PI(S)P_I(S) de P(I∩S)P(I\cap S).

  • Calculer PS(I)P_S(I) par la définition de la probabilité conditionnelle et donner l'arrondi demandé.

  • Justifier la loi binomiale : 3030 épreuves de Bernoulli identiques et indépendantes (tirage avec remise), de paramètre p=0,8p=0{,}8.

  • Pour la taille d'échantillon : passer par le contraire, utiliser ln⁡\ln strictement croissante et changer le sens de l'inégalité en divisant par ln⁡0,8<0\ln0{,}8<0.

  • Bienaymé-Tchebychev : donner E(T)E(T) et V(T)V(T) (indépendance), écrire l'évènement avec ∣T−7∣|T-7| et exploiter que TT est entière.

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Comment t'entraîner

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Revoir le cours

Source : sujet officiel de l'épreuve de spécialité mathématiques du baccalauréat, session 2024 (Métropole, 19 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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