Corrigé exo 3 feuille 5 (?)

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Une entreprise fabrique des pièces d’usines. Parmi les pièces fabriquées, 90 % satisfont aux normes de qualité, 5 % ne satisont pas à ces normes mais fonctionnent quand même et 5 % sont défectueuses. Pour essayer de connaître la fiabilité du fabricant, un client potentiel choisit au hasard 2 pièces. On appelle X le nombre de pièces défectueuses et Y le nombre de pièces aux normes.
1. Calculer la loi du couple (X,Y) et sa matrice de variance-covariance.
2. Trouver les lois de X et de Y, puis leurs espérances.
3. Retrouver ce dernier résultat en utilisant le principe de linéarité de l’espérance.
4. X et Y sont-elles indépendantes ?

Il est important de bien comprendre la situation decrite dans l'exo : les pièces fabriquées tombent chacune dans une de trois catégories :

  • pièces aux normes (N)
  • pièces fonctionnantes, mais pas aux normes (F)
  • pièces défectueuses (bien sûr, pas aux normes) (D)

Les trois ensambles N,F,D forment une partition de l'ensamble de pièces, au sens où il n'y a pas d'intersection entre chaque couple d'ensembles (il ne peut pas y avoir, par exemple, une pièce defectueuse mais aux normes, ou une pièce qui est dans N et F en même temps).
On prend deux pièces au hazard ; on va les appeler P_1 et P_2. Pour chaque pièce (de manière indépendante) on a P(P_k\in N)=0.9 et P(P_k\in F)=P(P_k\in D)=0.05. On se demande combien de pièces sont défectueuses (X) et combien sont aux normes (Y) parmi les deux pièces choisies, et on cherche à déterminer la loi du couple (X,Y).

Les valeurs possibles pour X sont 0,1,2 : soit les deux pièces sont défectueuse, soit il y a une qui est défectueuse et une qui marche, soit les deux pièces sont fonctionnantes. De même, les valeurs possibles pour Y sont 0,1,2.
Il faut donc calculer P(X=i,Y=j) pour i\in\{0,1,2\}, j\in\{0,1,2\} (c'est à dire qu'il y a 9 valeurs à calculer) ; on va considérer chaque cas :

  • il est immédiat de voir que P(X=2, Y=2)=P(X=2, Y=1)=P(X=1, Y=2)=0, car ces situations sont impossibles : on n'a que deux pièce, et on sait que si une pièce est défectueuse alors elle n'est pas aux normes et inversement ;
  • i=0, j=0 : cela correspond à P_1,P_2\notin D et P_1,P_2\notin N, donc P_1,P_2\in F ; comme P(P_k\in F)=0.05, P(X=0,Y=0)=P(P_1,P_2\in F)=0.05^2 ;
  • i=0, j=1 : on a une pièce aux normes ; comme aucune pièce n'est défectueuse, l'autre pièce doit être dans F (elle n'est pas défectueuse ni aux normes) ; on a donc P(X=0,Y=1)=P(P_1\in N,P_2\in F)+P(P_1\in F,P_2\in N)=0.9\cdot 0.05+0.05\cdot 0.9 ;
  • i=0, j=2 : les deux pièce sont aux normes, ce qui arrive avec proba P(X=0,Y=2)=P(P_1,P_2\in N)=0.9^2 ;
  • i=1, j=0 : une pièce défectueuse, l'autre pas aux normes (mais fonctionnante) ; P(X=1,Y=0)=P(P_1\in D,P_2\in F)+P(P_1\in F,P_2\in D)=0.05\cdot 0.05+0.05\cdot 0.05=2\cdot 0.05^2 ;
  • i=1, j=1 : une pièce défectueuse, l'autre aux normes ; P(X=1,Y=1)=P(P_1\in D,P_2\in N)+P(P_1\in N,P_2\in D)=0.05\cdot 0.9+0.9\cdot 0.05=2\cdot 0.05\cdot 0.9 ;
  • i=2, j=0 : les deux pièces sont défectueuses ; P(X=2,Y=0)=P(P_1,P_2\in D)=0.05^2 .

On trouve donc le tableau suivant pour la loi du couple :

\begin{array}{c|ccc} X\diagdown Y & 0 & 1 & 2 \\\hline 0 & 0.0025 & 0.09 & 0.81\\ 1 & 0.005 & 0.09 & 0 \\ 2 & 0.0025 & 0 & 0 \end{array}

dont les lois marginales et espérances

\begin{array}{c|ccc|c} X & 0 & 1 & 2 & E(X) \\\hline & 0.9025 & 0.095 & 0.0025 & 0.1\end{array}\begin{array}{c|ccc|c} Y & 0 & 1 & 2 & E(Y) \\\hline & 0.01 & 0.18 & 0.81 & 1.8\end{array}

On nous demande aussi de retrouver les espérances en utilisant la linéarité ; ça serait plus simple à faire si on savait ce que c'est que X+Y, mais tout ce qu'on sait est que X+Y\leq 2. Par ailleurs, si on appelle Z le nombre de pièces fonctionnantes mais pas aux normes parmi les deux, on sait que X+Y+Z=2 (le nombre totale de pièces) et on sait aussi que, comme la proba qu'une pièce soit dans F est la même que celle d'être dans D, la loi de Z est la même que la loi de X. On a alors E(X+Y+Z)=E(2)=2=E(X)+E(Y)+E(Z)=E(Y)+2E(X), d'où E(Y)=2-2E(X)=2-2\cdot 0.1=1.8, ce qui est bien ce qu'on avait trouvé avec le calcul direct de E(Y).

Finalement, X et Y ne sont pas indépendants ; cela est bien évident (par exemple, si X=2 alors il est impossible d'avoir Y>0 : plus X est grand, plus Y doit être petit), mais on va calculer la matrice variance-covarance, comme on nous demande de faire dans la première question. On a :
V(X)=1\cdot 0.095+ 4\cdot 0.0025=0.105
V(Y)=1\cdot 0.18+ 4\cdot 0.81=3.42
\operatorname{Cov}(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=1\cdot 0.09-0.1\cdot 1.8=-0.09
La covariance est non nulle, donc X et Y ne sont pas indépendants. La matrice variance-covariance est la suivante :
\left(\begin{array}{cc}0.105 & -0.09\\-0.09 & 3.42\end{array}\right)

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