Exercice 1 : Probabilités et suites : transmission d'un message par une chaîne de relais
6 points Arbres pondérés et probabilités totalesLoi binomiale et concentrationSommes de variables aléatoires et concentrationSuites et récurrence
Les trois parties de cet exercice peuvent être traitées indépendamment.
On s'intéresse à un réseau de communication constitué d'une chaîne de relais (satellites, antennes, opérateurs...) pour transmettre des messages.
À chaque transmission entre deux relais successifs, des erreurs peuvent apparaitre dans le message.
Une étude statistique a permis d'établir que pour chaque relai :
• si le message reçu est sans erreur, il a de chances d'être transmis sans erreur au relai suivant ;
• si le message reçu comporte des erreurs, il y a de chances que les erreurs soient corrigées et donc que le message soit transmis sans erreur au relai suivant.
On choisit au hasard un message envoyé au cours d'une journée.
Pour un évènement quelconque, on désigne par son évènement contraire et par sa probabilité.
- Partie A
- On considère les évènements suivants :
• : « le message reçu par le premier relai est sans erreur » ;
• : « le message reçu par le deuxième relai est sans erreur ». - On admet que .
- A.1. Recopier et compléter l'arbre pondéré ci-contre.
- A.2. Montrer que .
- A.3. Calculer . On arrondira le résultat à . Interpréter le résultat dans le contexte de l'exercice.
- Partie B
- Pour vérifier le bon fonctionnement d'un relai, des tests indépendants les uns des autres sont effectués.
- Un test est positif si la présence d'au moins une erreur est détectée.
- On admet que la probabilité qu'un test soit positif est égale à .
- On choisit au hasard un échantillon de tests réalisés sur le relai.
- Le nombre de tests réalisés est suffisamment grand pour assimiler ce choix à un tirage avec remise.
- 1. On note la variable aléatoire qui à chaque échantillon de tests associe le nombre de tests positifs. Ainsi la variable aléatoire suit la loi binomiale de paramètres et .
- B.1.a. Déterminer la probabilité que tests soient positifs dans cet échantillon. On arrondira le résultat à .
- B.1.b. Donner la probabilité qu'au moins un test soit positif dans cet échantillon. On arrondira le résultat à .
- B.1.c. Calculer l'espérance et la variance de la variable aléatoire .
- 2. On étudie une chaîne de transmission de l'information composée de relais.
- On considère la variable aléatoire qui à chaque échantillon de tests pratiqués sur le relai associe le nombre de tests positifs.
- On définit de la même manière les variables aléatoires pour le relai , ..., pour le relai .
- On admet que ces variables aléatoires sont indépendantes entre elles et qu'elles admettent la même espérance égale à et la même variance égale à .
- On note la variable aléatoire donnant la moyenne du nombre de tests positifs lors des contrôles effectués sur les relais.
- On a donc .
- B.2.a. Vérifier que et montrer que .
- B.2.b. À l'aide de l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev, montrer que la probabilité que la moyenne des tests positifs soit strictement inférieure à est supérieure à .
Indication : on pourra utiliser, sans justification, le fait que : . - Partie C
- On désigne par un entier naturel non nul.
- On s'intéresse à une chaîne de transmission de l'information composée de relais.
- On considère l'évènement : « le message reçu par le -ième relai est sans erreur ».
- On note la probabilité que le message reçu au -ième relai soit sans erreur.
- On a ainsi et .
- On admet que pour tout entier naturel , .
- C.1. Montrer par récurrence que pour tout entier naturel , .
- C.2. Montrer que la suite est convergente.
- C.3. Déterminer la valeur exacte de sa limite.
Voir la correction
Réponses
- A.1 ; ; ; ; ;
- A.2 (probabilités totales)
- A.3 : environ des messages reçus sans erreur au deuxième relai étaient arrivés avec erreurs au premier
- B.1.a
- B.1.b
- B.1.c ;
- B.2.a ;
- B.2.b
- C.1 Initialisation ; hérédité en multipliant par puis en ajoutant
- C.2 décroissante et minorée par : elle converge (convergence monotone)
- C.3
A.1. Dans un arbre pondéré, les branches du premier niveau portent des probabilités simples et celles du second niveau des probabilités CONDITIONNELLES, sachant l'évènement du nœud d'où elles partent.
Premier niveau : est donné, et par l'évènement contraire .
Second niveau, depuis (message reçu sans erreur par le premier relai) : il est transmis sans erreur avec une probabilité de , donc et . Depuis (message reçu avec erreurs) : les erreurs sont corrigées avec une probabilité de , donc et .
Contrôle : les probabilités issues d'un même nœud ont pour somme (, , ). L'arbre complété figure en fin de corrigé. Erreur fréquente : écrire sur la branche de vers , en lisant « » comme la probabilité de garder des erreurs ; l'énoncé dit le contraire, c'est la probabilité que les erreurs soient CORRIGÉES.
A.2. Formule des probabilités totales, avec la partition : un message peut arriver sans erreur au deuxième relai par deux chemins de l'arbre.
.
Erreur fréquente : ne garder que le premier chemin et répondre . Le second chemin, celui du message abîmé puis réparé, ne pèse que mais il est indispensable pour tomber sur la valeur annoncée.
A.3. On cherche une probabilité conditionnée par alors que l'arbre commence par : on « retourne » l'arbre en revenant à la définition (démarche de la formule de Bayes).
, soit arrondi à .
Interprétation : parmi les messages reçus sans erreur par le deuxième relai, environ avaient été reçus avec des erreurs par le premier relai (leurs erreurs ont été corrigées en route). Autrement dit, un message propre au deuxième relai était presque toujours déjà propre au premier.
Piège : confondre avec , lu sur l'arbre. Le dénominateur est la probabilité de l'évènement QU'ON SAIT RÉALISÉ, ici . L'interprétation doit nommer cette population de référence : les messages reçus sans erreur au deuxième relai.
B.1.a. suit la loi binomiale , donc pour tout entier de à : .
Pour : , avec . On obtient , soit arrondi à (à la calculatrice, la fonction de probabilité binomiale, souvent notée binomFdp).
Erreur fréquente : utiliser la fonction cumulée (binomFRép), qui donne et non la probabilité d'exactement tests positifs.
B.1.b. « Au moins un » se traite par l'évènement contraire, « aucun » : .
, donc , soit arrondi à . Même avec une probabilité de par test, un échantillon de tests contient au moins un test positif dans des cas.
Piège : écrire , qui est . Le contraire de « » est « », et lui seul.
B.1.c. Pour une loi binomiale : et . Ici et .
En moyenne, un échantillon de tests contient tests positifs. Cohérence avec la suite : ce sont exactement l'espérance et la variance que la question 2 admet pour chacune des variables , ..., . Erreur fréquente : oublier le facteur et donner .
B.2.a. Espérance, par linéarité (valable sans hypothèse d'indépendance) : .
Variance : d'abord , donc . Ensuite, les variables étant INDÉPENDANTES, la variance de leur somme est la somme de leurs variances, . D'où .
Les deux pièges : sortir de la variance sans l'élever au carré (on trouverait ), et additionner les variances sans citer l'indépendance, qui est la seule raison pour laquelle on en a le droit.
B.2.b. L'inégalité de Bienaymé-Tchebychev, appliquée à d'espérance et de variance , s'écrit pour tout réel : .
L'intervalle est centré en , de demi-largeur : . On prend donc : .
On passe à l'évènement contraire, ce qui renverse le sens de l'inégalité : . Avec l'indication, : la probabilité que la moyenne des tests positifs soit strictement inférieure à est bien supérieure à .
Pourquoi l'indication est juste : est une moyenne de nombres de tests, donc toujours, et la condition ne retire rien. Elle sert à se ramener à un intervalle CENTRÉ en l'espérance, seule forme que l'inégalité sait traiter. Erreur fréquente : prendre (la borne) au lieu de (l'écart à l'espérance).
C.1. Raisonnement par récurrence. Pour tout entier , on note la propriété : « ».
Initialisation, : et , donc : est vraie. On retrouve au passage la valeur de de la partie A.
Hérédité : soit un entier tel que est vraie, c'est-à-dire . En multipliant par , qui est strictement positif, le sens de l'inégalité est conservé : . En ajoutant : , c'est-à-dire . est vraie.
Conclusion : la propriété est vraie au rang et héréditaire, donc, par le principe de récurrence, pour tout entier : la suite est décroissante.
Erreurs fréquentes : écrire l'hypothèse de récurrence « pour tout », c'est-à-dire supposer ce qu'on veut démontrer ; ou ne pas dire pourquoi la multiplication par garde le sens de l'inégalité (avec un coefficient négatif, elle le renverserait).
C.2. Théorème de convergence monotone : toute suite décroissante et minorée converge. La suite est décroissante (question C.1), et minorée par puisque chaque est une probabilité : . Elle est donc convergente.
Le théorème donne l'EXISTENCE de la limite, pas sa valeur : on sait seulement à ce stade qu'elle est comprise entre et . Piège : affirmer que la limite vaut parce que la suite est minorée par .
C.3. On note la limite. La suite est définie par avec , fonction affine donc continue sur . Quand , et ; par unicité de la limite, .
. La limite de la suite est .
Vérification : , et , cohérent avec C.2. Autre voie : la suite est géométrique de raison , donc tend vers .
Interprétation : dans une très longue chaîne, la probabilité qu'un message arrive sans erreur au dernier relai se stabilise autour de , grâce aux corrections. Piège : répondre ou alors que l'énoncé demande la valeur EXACTE, .
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