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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 inscrire. $X$ 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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La probabilité que le temps d'attente soit inférieur à 18 minutes est P X < 0, 3 = ∫ 0 0, 3 f ⁡ t d t = 0, 1808 La probabilité que le temps d'attente soit compris entre 15 et 45 minutes est P 1 4 ⩽ X ⩽ 3 4 = ∫ 0, 25 0, 75 f ⁡ t d t = 5 9 La probabilité que le temps d'attente soit supérieur à une demi-heure est P X ⩾ 0, 5 = 1 - P X < 0, 5 = 1 - ∫ 0 0, 5 f ⁡ t d t = 16 27 propriétés Soit X une variable aléatoire suivant une loi de probabilité de densité f sur un intervalle I. Pour tous réels a et b appartenant à I: P X = a = ∫ a a f ⁡ t d t = 0. P a ⩽ X ⩽ b = P a < X ⩽ b = P a ⩽ X < b = P a < X < b P X ⩾ a = P X > a = 1 - P X ⩽ a 3 - Espérance mathématique Soit X une variable aléatoire qui suit la loi de probabilité de densité f sur l'intervalle a b, alors l'espérance mathématique de X est le réel E X = ∫ a b t × f ⁡ t d t exemple Calculons l'espérance mathématique de la variable aléatoire X mesurant la durée en heure du temps d'attente aux consultations dont la fonction de densité f est définie sur 0 1, 5 par f ⁡ t = 64 ⁢ t 3 27 - 64 ⁢ t 2 9 + 16 ⁢ t 3.

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La fonction définie sur par est une densité de probabilité. Définition: loi exponentielle de paramètre Soit un nombre réel strictement positif. Une variable aléatoire à densité suit la loi exponentielle de paramètre si sa densité est la fonction définie sur par: Densité de probabilité de la loi exponentielle de paramètre Remarque. Le paramètre est égal à l'ordonnée du point de la courbe représentant la densité situé sur l'axe des ordonnées car. Soit une variable aléatoire à densité qui suit la loi exponentielle de paramètre. Les lois à densité - Chapitre Mathématiques TS - Kartable. Quels que soient les nombres réels positifs et, on a: Pour tout réel positif, on a: Définition: espérance d'une loi exponentielle On définit l'espérance d'une variable aléatoire suivant la loi exponentielle de paramètre en posant: L'espérance d'une variable aléatoire suivant la loi exponentielle de paramètre est telle que: Propriété: durée de vie sans vieillissement Une variable aléatoire qui suit une loi exponentielle est telle que, pour tous réels et positifs, on a: Cette propriété est appelée propriété de durée de vie sans vieillissement.

I La densité de probabilité On considère une expérience aléatoire et un univers associé \Omega, muni d'une probabilité P. Variable aléatoire continue Une variable aléatoire continue est une fonction X qui à chaque événement élémentaire de \Omega associe un nombre réel d'un intervalle I de \mathbb{R}. Loi de probabilité continue et densité de probabilité Soit f une fonction continue et positive ou nulle sur un intervalle I de \mathbb{R} telle que \int_{I}f\left(x\right) \ \mathrm dx = 1. Soit X une variable aléatoire continue sur \Omega. Cours, exercices et corrigés sur Loi à densité en Terminale. On dit que f est une densité de probabilité de X si, pour tout intervalle J inclus dans I: p\left(X\in J\right) =\int_{J}^{}f\left(x\right) \ \mathrm dx Considérons la fonction f définie sur \left[0;2\right] par f\left(x\right)=\dfrac{x}{2}: f est continue sur \left[0;2\right]. f est positive sur \left[0;2\right]. Une primitive de f sur \left[0;2\right] est la fonction F définie sur \left[0;2\right] par F\left(x\right)=\dfrac{x^2}{4}. Donc \int_{0}^{2} f\left(x\right) \ \mathrm dx=F\left(2\right)-F\left(0\right)=\dfrac44-0=1.

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