Probabilité

Réponses à toutes vos questions de la 2nde à la Terminale toutes séries
Akagi
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Probabilité

par Akagi » 01 Aoû 2019, 09:52

Bonjour à tous, j'ai une petite question concernant les probabilités car je rencontre un problème et je vois pas où est-ce que je fais une faute.

En fait je joue à un jeux où on peut piocher des cartes(avec remises), et j'ai une probabilité de 0.0015 d'avoir la bonne carte, et donc une proba de de 0.9985 de ne pas l'avoir. Du coup je voulais calculer le nombre de tirages nécessaire pour potentiellement tirer la bonne carte. (approximativement)

Si j'appelle X "piocher la bonne carte", alors X suit une loi de Bernoulli de paramètre p=0.0015. Et si on répète cette opération n fois (avec l'indépendance), alors on se retrouve avec une loi binomiale de paramètre (n;0.0015), je la nomme Y.

Mon but est donc de trouver "n" tel que P(Y=1)=1 (probabilité d'avoir 1 succès en faisant n tirages = 1)

mais quand j'essaye de résoudre j'ai aucune solution, quelqu'un peut me dire où est l'erreur?

merci :oops:



titine
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Re: Probabilité

par titine » 01 Aoû 2019, 10:25

Tu ne fais pas d'erreur, cette probabilité ne sera jamais égal 1 ! Quel que soit le nombre de cartes tirées on ne peut jamais être absolument certain d'avoir la bonne.
En fait, lorsque n est très grand ( tend vers + inf) , la proba tend vers 1.
C'est à dire qu'il existe une valeur de n pour laquelle cette proba est au moins égale à 0,99 et une valeur de n pour laquelle cette proba est au moins égale à 0,999 et .... et même une valeur de n pour laquelle cette proba est au moins égale à 0,9999999999.

Akagi
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Re: Probabilité

par Akagi » 01 Aoû 2019, 10:33

Merci de ta réponse. Mais même quand je mets 0.9 à la place de 1 il n'y a pas de solution. En fait j'aimerais
déterminer mon "n "approximativement pour avoir disons 90% de chance de piocher la bonne carte, ou même 85%, je cherche pas spécialement de résultat précis

titine
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Re: Probabilité

par titine » 01 Aoû 2019, 10:41

Écris ta résolution, je te dirai où tu fais erreur.

Est ce que tu veux que la proba d'avoir exactement un succès soit égale à 0,90 ou la proba d'avoir au moins 1 succès ?
Modifié en dernier par titine le 01 Aoû 2019, 10:44, modifié 1 fois.

Akagi
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Re: Probabilité

par Akagi » 01 Aoû 2019, 10:55

Si je résout voilà ce que j'ai :
P(Y=1)=0.9
<=> (1 parmi n)*(0.0015^1)*(0.9985^(n-1))=0.9
<=> n*0.9985^n=599.1

Et il existe aucun n qui vérifie cette équation. en traçant la fonction x*0.9985^x, je remarque qu'elle a un maximum à 245, atteint en 666 (environ).

titine
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Re: Probabilité

par titine » 01 Aoû 2019, 10:56

Tu cherches n pour avoir 90% de chance de piocher la bonne carte.
Si je comprends bien tu veux que dans tes n cartes tirées il y ait au moins 1 fois la bonne.
Donc que P(Y ≥ 1 ) = 0,90
Or l'événement contraire de (Y ≥ 1) est (Y=0)
Tu veux donc que P(Y = 0) = 0,10
Or P(Y=0) = 0,9985^n
Es tu d'accord avec cela ?

Akagi
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Re: Probabilité

par Akagi » 01 Aoû 2019, 10:59

Ah oui quand on choisit l’événement "au moins avoir 1 fois la bonne" on peut prendre le complémentaire ça marche bien. Du coup oui je suis d'accord

titine
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Re: Probabilité

par titine » 01 Aoû 2019, 11:15

Oui !
En fait ton erreur c'est que pour gagner il ne faut pas tirer exactement 1 bonne carte mais au moins une bonne carte.

Akagi
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Re: Probabilité

par Akagi » 01 Aoû 2019, 11:18

Donc l’événement "tirer exactement 1 bonne carte" est impossible dans ce cas?

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fatal_error
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Re: Probabilité

par fatal_error » 01 Aoû 2019, 11:39

Donc l’événement "tirer exactement 1 bonne carte" est impossible dans ce cas?

ben si c'est possible.

simplifions: pile ou face, deux lancers.
les issues sont
PP
FF
FP
PF
la proba de tirer exactement 1 pil ben c'est 1/2 (PF ou FP, idem 1/4+1/4 si ta pièce est equilibrée)

tu peux faire pareil avec deux cartes sauf que les proba pil et face c'est pas 1/2 mais 0.0015, 1-0.0015
(et ta proba c'est donc 0.0015 * (1-0.0015)*2 (ce qui est la formule que tu as définie))

maintenant est-ce que c'est ca que tu veux calculer (à savoir la piocher exactement une fois en n lancers), je pense pas...

intuitivement je pense que tu veux:
la piocher au lancer 1 et/ou au lancer 2 et/ou ... et/ou au lancer n.
ca correspond au contraire de pas la piocher en n lancers, cf titine

une autre manière de l'écrire c'est de considérer la table de pq (plus yen a mieux c'est)
par ex à 3 lancers
ppp
ppq
pqp
pqq
qpp
qpq
qqp
qqq

et de choisir les combi qui t'intéressent. (perso je dirais au moins un p) idem le contraire de 1-q^3 (et tu fais pareil pour n!=3)
la vie est une fête :)

Sylviel
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Re: Probabilité

par Sylviel » 01 Aoû 2019, 12:36

Pour compléter ce qui a été dis.
On appelle Xi la variable aléatoire qui vaut 1 si la i-ème carte tirée est positive, 0 sinon. C'est une variable de Bernoulli (de param p = 0,0015) indépendantes des autres.
Ce que tu cherches c'est le temps du premier succès :
Y = min { i tel que Xi =1}
et c'est ce qu'on appelle une loi géométrique (de paramètre p). cf wikipédia pour plus d'infos.
Et ce que tu cherches c'est N tel que P(Y <= N) >= 0.9

Pour trouver ce que tu cherches le plus simple est de prendre un tableur (excel) et de mettre :
colonne A : nombre de lancer N
colonne B : proba que Y = N (i.e p*(1-p)^(N-1))
colonne C : proba que Y <= N (i.e. somme sur la colonne B)

Et de prendre le N qui te donne une proba suffisante à ton goût (90% par exemple).
Merci de répondre aux questions posées, ce sont des indications pour vous aider à résoudre vos exercices.

GaBuZoMeu
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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 01 Aoû 2019, 20:59

Une petite simulation de la variable aléatoire "nombre de tirages avec remise nécessaires pour obtenir la bonne carte", qui suit une loi géométrique de paramètre p=0.0015. Je fais ça en python 3.

Code: Tout sélectionner
from random import *
from statistics import *
from math import *

# procédure jeu(N) qui fait la liste des nombres de tirages
# nécessaires pour obtenir la bonne carte
# pour N jeux, et fournit la moyenne, la médiane
# et l'écart-type de la liste obtenue.

def jeu(N) :
    liste=[]
    for jeu in range(N):
        i=0 ; trouve=0
        while trouve==0 :
            i+=1
            r=randrange(10000)
            if r < 15 :
                liste.append(i)
                trouve=1
    print('moyenne =',mean(liste),'; médiane = ',median(liste),
          '; écart-type =',stdev(liste))


(PS. j'avais mis dans un premier temps une limite de 10000 au nombre de tirages pour éviter de rester indéfiniment dans la boucle., mais ce n'est pas nécessaire)

On calcule l'espérance , la médiane et l'écart-type théoriques et on compare avec les résultats de simulation pour 10 séquences de 1000 jeux.

Code: Tout sélectionner
p=0.0015; q=1-p
print('esperance =',1/p,)
print('médiane théorique =',ceil(-log(2)/log(q)))
print('écart type théorique =',sqrt(q)/p)
for i in range(10) : jeu(1000)


Voila le résultat :

Code: Tout sélectionner
esperance = 666.6666666666666
médiane théorique = 462
écart type théorique = 666.1664790259097
moyenne = 692.116 ; médiane =  460.5 ; écart-type = 696.6521188647306
moyenne = 674.072 ; médiane =  466.5 ; écart-type = 667.8318247599183
moyenne = 679.648 ; médiane =  485.5 ; écart-type = 660.0055434717298
moyenne = 671.845 ; médiane =  454.5 ; écart-type = 679.7404019101623
moyenne = 649.855 ; médiane =  488.5 ; écart-type = 632.8133063200044
moyenne = 706.675 ; médiane =  475.5 ; écart-type = 727.2813868033408
moyenne = 675.215 ; médiane =  447.0 ; écart-type = 696.4464505139167
moyenne = 689.4 ; médiane =  476.5 ; écart-type = 681.1241150187387
moyenne = 673.968 ; médiane =  480.5 ; écart-type = 664.6304511626086
moyenne = 679.958 ; médiane =  457.5 ; écart-type = 677.0061074358971


Sans surprise, les simulations donnent des résultats conformes au calcul de l'espérance , de la médiane et de l'écart-type pour une loi géométrique de paramètre . Une personne imaginaire qui trouverait une moyenne de 542.77 en faisant la simulation d'une loi géométrique de paramètre p=0.0015 devrait se poser des questions.
Modifié en dernier par GaBuZoMeu le 02 Aoû 2019, 06:02, modifié 1 fois.

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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 01 Aoû 2019, 21:24

Et une simulation plus en rapport avec la question précise de ce fil : combien de tirages pour avoir une chance de 90% de tirer la bonne carte ?

Code: Tout sélectionner
# procédure qui affiche le pourcentage de succès
# sur N jeux où l'on s'autorise au plus k tirages

def succes(k,N):
    suc=0
    for jeu in range(N) :
        i=0 ; trouve=0
        while (i<k and trouve==0) :
            i+=1
            r=randrange(10000)
            if r < 15 :
                suc+=1
                trouve=1
    print('pourcentage de succès :',suc*100/N,'%')


Pour dix séries de 1000 jeux avec au plus 1534 tirages :

Code: Tout sélectionner
for i in range(10) : succes(1534,1000)

Code: Tout sélectionner
pourcentage de succès : 89.3 %
pourcentage de succès : 90.0 %
pourcentage de succès : 90.6 %
pourcentage de succès : 90.2 %
pourcentage de succès : 89.2 %
pourcentage de succès : 90.3 %
pourcentage de succès : 90.4 %
pourcentage de succès : 92.1 %
pourcentage de succès : 89.9 %
pourcentage de succès : 88.7 %


Pourquoi 1534 tirages ?
Modifié en dernier par GaBuZoMeu le 02 Aoû 2019, 06:06, modifié 1 fois.

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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 02 Aoû 2019, 14:18

PPS. Et si la personne imaginaire évoquée plus haut trouve encore une moyenne de 547.58 après 500x100 jeux, alors elle a intérêt soit à changer son code, soit à changer son rand.
Vu que la loi géométrique de paramètre donne une espérance de et un écart-type de , le théorème central limite affirme que la moyenne sur 50000 épreuves (indépendantes) est quasiment une loi normale d'espérance et d'écart-type

Est-il raisonnable de se trouver à 40 écarts-type en-dessous de l'espérance ?

PPPS. la personne imaginaire réclame à cor et à cri un "test" de fonction random, sans réaliser que le test a déjà été fait : si en répétant autant de fois (50 000) la simulation d'une loi géométrique de paramètre p=0.0015, on trouve une moyenne très éloignée de 1/p = 666,66... c'est qu'il y a un gros problème. D'où vient ce problème, ce n'est pas mon problème !

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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 04 Aoû 2019, 15:04

Ben voila, notre individu imaginaire a fait tout seul son test : en utilisant un générateur de nombres pseudo-aléatoires raisonnable, il trouve des résultats raisonnables.

Quand on fait la moyenne des résultats de 500 épreuves indépendantes suivant la loi géométrique de paramètre , ce qu'on obtient suit à peu près une loi normale d'espérance et d'écart type . C'est le théorème central limite qui nous dit ça.

Et sur un échantillon de 100 moyennes de 500 épreuves faits avec le random standard de Python (Mersenne Twister, présent dans à peu près tous les logiciels), notre individu imaginaire trouve
Code: Tout sélectionner
Moyenne = 666.17  emq=27.27

Que demander de plus ? La réponse s'impose donc : le code de l'individu imaginaire semble correct, par contre son générateur de nombres pseudo-aléatoires semble complètement foireux.

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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 04 Aoû 2019, 18:12

Arrivé là, notre individu imaginaire (comment penser qu'un tel individu existe réellement ?) pourrait déclarer :

Bon, je viens de prouver que c'est le générateur de Python qui a été utilisé pour trouver une moyenne de 666 (même diabolique).
Apparemment, on discute de mathématiques, alors l'intimidation, ça matche pas.


À ce moment la on pourrait se demander :

Notre individu imaginaire doute-t-il du théorème mathématique qui établit qu'une variable aléatoire suivant une loi géométrique de paramètre a une espérance ? Alors qu'il a lui-même été chercher un pdf qui établit cela page 33 ? (Rappel : est le paramètre de l'épreuve de Bernoulli de base, que l'on répète jusqu'à obtenir le premier succès, ici p=0.0015.)

Notre individu imaginaire doute-t-il du fait que 1/0.0015=666.66... ?

Abysses insondables de l'esprit de notre individu imaginaire ....

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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 04 Aoû 2019, 22:13

Notre individu imaginaire ne sait plus quoi inventer.

Notre individu serait-il accessible à un raisonnement mathématique ? J'en doute, mais essayons tout de même.

La loi géométrique de paramètre est la loi de la variable aléatoire qui donne le numéro de la première épreuve réussie d'une suite d'épreuves de Bernoulli indépendantes de paramètre ( est la probabilité de réussite à l'épreuve de Bernoulli, ici ). On note traditionnellement la probabilité d'échec à l'épreuve de Bernoulli.

La probabilité que soit égale à (entier ) est la probabilité d'échouer fois puis de réussir la -ème fois, c'est donc . L'espérance de est la somme des valeurs possibles pour pondérées par la probabilité que prenne cette valeur :



À la demande (mais seulement à la demande) je fournirai la démonstration de .

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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 05 Aoû 2019, 14:41

Comme prévu, l'individu imaginaire n'a pas compris grand chose à la démonstration.

Il s'est tout de même aperçu que la démonstration n'est pas complète (bon, je le disais explicitement, donc pas besoin d'être très malin pour s'en apercevoir).
PS. Il est clair que la partie importante de la démonstration de GBZM est absente. Je la soupçonne d'utiliser les étapes de l'établissement de la variance et de la démonstration de la loi des grands nombres. Enfin, c'est pas grave.


Et bien sûr, un commentaire qui n'a rien à voir avec la choucroute. La loi des grands nombres !!! :mrgreen: :mrgreen:

Ce qui manque, c'est juste la vérification que, pour , on a



À la demande générale ;) , j'en fais une démonstration basique "visuelle", puisqu'on est dans la section lycée.

On commence par quelque chose de bien connu :



On peut visualiser comme ça :




et justifier en parlant de la somme des termes d'une progression géométrique. Une fois ceci établi, on passe à



On peut justifier ici aussi, en passant par des sommes partielles.

Bon, je m'arrête ici et je laisse à Beagle le soin d'essayer de raisonner notre individu imaginaire. C'est à mon avis (basé sur une longue expérience) peine perdue. Reconnaître qu'on se trompe depuis de si nombreuses années, c'est moins confortable que de continuer de penser qu'on a raison contre tout le monde et contre toute démarche scientifique, et notre individu imaginaire ne le fera jamais..

Récapitulons la discussion sur les commentaires de notre individu imaginaire : la loi géométrique de paramètre donne une espérance de . C'est un théorème mathématique, j'en ai redonné la démonstration. Toute simulation faite par n'importe qui n'importe où dans n'importe quel logiciel sérieux confirme ce fait en donnant une moyenne proche de 667. Même notre personnage imaginaire trouve ceci quand il fait la simulation avec un générateur de nombres pseudo-aléatoires sérieux, utilisé par toute la communauté scientifique pour faire des simulations courantes.
Mais notre personnage imaginaire trouve une moyenne de 545 quand il fait la simulation avec un générateur mystère (de son cru ?). Côté mathématique, absolument aucun argument pour justifier cette moyenne (normal, elle est injustifiable). Conclusion : le générateur est complètement foireux. On ne peut accorder absolument aucun crédit à une simulation faite par notre personnage imaginaire, il en a lui-même apporté la preuve éclatante.

GaBuZoMeu
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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 07 Aoû 2019, 14:52

Marrant, notre individu imaginaire insiste beaucoup dans un nouveau fil pour nous démontrer que le générateur de nombres pseudo aléatoires qu'il utilise est vraiment à éviter.

On tire 1000 fois un entier dans [0,9999]. L'entier obtenu est une variable aléatoire discrète qui prend chacune des 10000 valeurs possibles avec la probabilité 1/10000 (c'est ça, une loi uniforme). L'espérance pour cette variable aléatoire est à un chouïa près 5000 et son écart-type est à un chouïa près . Le thèorème central limite nous dit que la moyenne des 1000 entiers obtenus est à un chouïa près une variable aléatoire gaussienne d'espérance 5000 et d'écart-type .

La personne qui trouve de manière constante une moyenne autour de 4700 pour ses 1000 entiers est donc à plus de 3 écarts-types en dessous de l'espérance.

Aucun problème, c'est paraît-il le "monde réel" - encore plus imaginaire que notre individu imaginaire. Pourquoi Borland, s'il tenait la recette du "monde réel", aurait-il mis à jour son générateur pour le remplacer par un autre plus raisonnable ?

Pour faire bon poids, notre individu imaginaire se risque à donner le résultat suivant :

Bon, si on veut chercher la moyenne la plus proche dans le cas de fonction exponentielle, il faut procéder autrement, le résultat serait de l'ordre de 620 (emq = 25) et non 666. sauf erreur. Mais c'est un autre problème.


Manque de bol, l'espérance d'une loi exponentielle de paramètre est toujours , et jusqu'à nouvel ordre .

GaBuZoMeu
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Re: Probabilité

par GaBuZoMeu » 07 Aoû 2019, 16:35

Ah ah, notre individu imaginaire a vendu la mèche : pour faire un tirage uniforme d'entier entre 0 et 9999, il faisait un tirage uniforme entre 0 et 32767 et réduisait modulo 10000 !
Alors effectivement quand il prenait de 0 à 14 pour avoir une probabilité de 15/10000, il avait en fait une probabilité de 4x15/32767 soit à peu près 0.00183.

C'est déjà méritoire qu'il s'en soit aperçu. Va-t-il pousser l'honnêteté jusqu'à reconnaître que tout ce qu'il a raconté sur le "monde réel" qui expliquait sa moyenne de 545 au lieu de 666, c'était de la foutaise ?

PS. Eh bien non, bien sûr ! :mrgreen: :mrgreen:
Et au passage, il parle encore une fois de " loi qui ressemble à une loi géométrique" alors que c'est bel et bien exactement une loi géométrique (de paramètre . À croire que notre individu imaginaire est quelque peu fâché avec la lecture et la compréhension des définitions.

 

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