QCM : Combinatoire et probabilités en L1 de maths
Ce QCM combinatoire L1 couvre les probabilités sur un univers fini, du simple comptage jusqu’aux lois usuelles. Les premières questions portent sur le dénombrement : cardinal d’une réunion, listes avec répétition, anagrammes et parties à un nombre fixé d’éléments. Ensuite viennent l’équiprobabilité, l’indépendance, puis les probabilités conditionnelles, traitées sur une même usine, d’abord dans le sens direct puis en remontant de l’effet à la cause. La fin traite de l’espérance, de la variance et de la loi binomiale.
Réponds d’abord sans le cours, en écrivant un arbre ou un tableau au brouillon. Ensuite, lis chaque explication : elle justifie la bonne réponse et nomme l’erreur visée, par exemple une intersection comptée deux fois, un ordre pris en compte à tort, une condition inversée ou une variance calculée sans retrancher le carré de l’espérance.
Les 12 questions
Question 1
Dans un groupe, \(14\) étudiants suivent l’option A, \(9\) l’option B, et \(5\) suivent les deux. Combien suivent au moins une option ?
- \(23\)
- \(13\)
- \(18\)
- \(4\)
Réponse C.
On additionne les effectifs des deux options, puis on retire une fois les \(5\) étudiants communs : \(14+9-5=18\). En effet, ces étudiants ont été comptés dans A et aussi dans B. Le piège \(23\) oublie de corriger ce double comptage. À l’inverse, \(13\) retire les inscrits communs deux fois. Enfin, \(4\) correspond à ceux qui suivent seulement l’option B.
Question 2
Combien de codes de \(4\) caractères peut-on former avec les lettres A, B, C, D, E, F, si les répétitions sont permises ?
- \(6^4=1296\)
- \(4^6=4096\)
- \(6\times5\times4\times3=360\)
- \(\binom{6}{4}=15\)
Réponse A.
Un code est une liste de \(4\) éléments pris dans un ensemble à \(6\) éléments. Chaque position offre donc \(6\) choix, d’où \(6^4\). Le piège \(4^6\) échange le nombre de positions et le nombre de lettres. Ensuite, \(360\) compte les arrangements, donc interdit les répétitions. Enfin, \(15\) ignore à la fois l’ordre et les répétitions.
Question 3
Combien d’anagrammes distinctes le mot RADAR possède-t-il ?
- \(30\)
- \(120\)
- \(60\)
- \(10\)
Réponse A.
Il y a \(5!=120\) façons d’ordonner cinq lettres. Cependant, permuter entre elles les lettres identiques donne le même mot, et chacune des deux lettres doublées produit un facteur \(2!\). On divise donc \(120\) par \(4\), ce qui donne \(30\). Le piège \(120\) traite toutes les lettres comme distinctes. Ensuite, \(60\) ne tient compte que d’une seule lettre répétée. Enfin, \(10\) compte seulement les places possibles des deux R.
Question 4
Un ensemble \(E\) a \(7\) éléments, dont un élément \(a\). Combien de parties de \(E\) à \(3\) éléments contiennent \(a\) ?
- \(35\)
- \(15\)
- \(21\)
- \(20\)
Réponse B.
Puisque \(a\) est imposé, la partie est déterminée par ses deux autres éléments, pris parmi les \(6\) éléments distincts de \(a\). On obtient \(\binom{6}{2}=15\). Le piège \(35=\binom{7}{3}\) compte toutes les parties à trois éléments, avec ou sans \(a\). Ensuite, \(21\) choisit deux éléments parmi sept, donc autorise \(a\) deux fois. Enfin, \(20=\binom{6}{3}\) compte au contraire les parties sans \(a\).
Question 5
On choisit au hasard un entier entre \(1\) et \(30\). Quelle est la probabilité qu’il soit multiple de \(4\) ou de \(6\) ?
- \(\frac{2}{5}\)
- \(\frac{1}{3}\)
- \(\frac{4}{15}\)
- \(\frac{1}{15}\)
Réponse B.
Les \(30\) entiers sont équiprobables. On compte \(7\) multiples de \(4\) et \(5\) multiples de \(6\). Or les multiples communs sont ceux de \(12\), à savoir \(12\) et \(24\). Il reste donc \(7+5-2=10\) cas favorables. Le piège \(\frac{2}{5}\) compte \(12\) et \(24\) deux fois. Ensuite, \(\frac{4}{15}\) les retire deux fois. Enfin, \(\frac{1}{15}\) ne garde que les multiples communs.
Question 6
Deux événements \(A\) et \(B\) sont indépendants, avec \(P(A)=0{,}3\) et \(P(B)=0{,}5\). Que vaut \(P(A\cup B)\) ?
- \(0{,}8\)
- \(0{,}15\)
- \(0{,}35\)
- \(0{,}65\)
Réponse D.
Par indépendance, \(P(A\cap B)=0{,}3\times0{,}5=0{,}15\). Ainsi, \(P(A\cup B)=0{,}3+0{,}5-0{,}15=0{,}65\). Le piège \(0{,}8\) additionne comme si les événements étaient incompatibles. Ensuite, \(0{,}15\) est la probabilité de l’intersection, non de la réunion. Enfin, \(0{,}35\) est la probabilité qu’aucun des deux ne se réalise, soit \(0{,}7\times0{,}5\).
Question 7
Un sac contient \(3\) jetons verts et \(2\) jetons blancs. On en prend deux, l’un après l’autre, sans remettre le premier. Si le premier jeton est vert, quelle est la probabilité que le second soit vert ?
- \(\frac{1}{2}\)
- \(\frac{3}{5}\)
- \(\frac{3}{10}\)
- \(\frac{2}{5}\)
Réponse A.
Une fois le premier jeton vert retiré, le sac contient \(2\) verts parmi \(4\) jetons. La probabilité conditionnelle vaut donc \(\frac{2}{4}\). Le piège \(\frac{3}{5}\) raisonne comme si le jeton avait été remis. Ensuite, \(\frac{3}{10}=\frac{3}{5}\times\frac{2}{4}\) est la probabilité d’obtenir deux verts, c’est-à-dire de l’intersection et non du conditionnement. Enfin, \(\frac{2}{5}\) retire le jeton sans réduire le dénominateur.
Question 8
Une usine produit \(60\,\%\) de ses pièces sur la machine M et le reste sur la machine N. Les taux de défaut sont \(2\,\%\) pour M et \(5\,\%\) pour N. Quelle est la probabilité qu’une pièce prise au hasard soit défectueuse ?
- \(0{,}035\)
- \(0{,}07\)
- \(0{,}032\)
- \(0{,}001\)
Réponse C.
Toute pièce sort de M ou de N, et jamais des deux. On découpe donc l’événement « défectueuse » selon la machine : \(0{,}6\times0{,}02+0{,}4\times0{,}05=0{,}012+0{,}020\). Le piège \(0{,}035\) fait la moyenne simple des deux taux, sans pondérer par la production. Ensuite, \(0{,}07\) additionne les taux. Enfin, \(0{,}001\) les multiplie, comme pour une pièce défectueuse sur les deux machines.
Question 9
Toujours dans cette usine, un contrôleur tombe sur une pièce défectueuse. Avec quelle probabilité sort-elle de M ?
- \(\frac{5}{8}\)
- \(0{,}6\)
- \(\frac{3}{8}\)
- \(0{,}02\)
Réponse C.
La formule de Bayes donne \(P_D(M)=\frac{P(M\cap D)}{P(D)}=\frac{0{,}012}{0{,}032}=\frac{3}{8}\). Ainsi, savoir que la pièce est défectueuse rend M moins probable que sa part de production. Le piège \(\frac{5}{8}\) est la probabilité pour N. Ensuite, \(0{,}6\) ignore l’information reçue. Enfin, \(0{,}02\) inverse le conditionnement : c’est \(P_M(D)\), pas \(P_D(M)\).
Question 10
La loi d’une variable \(X\) est donnée par \(P(X=-1)=P(X=0)=\frac{1}{4}\) et \(P(X=2)=\frac{1}{2}\). Que vaut \(V(X)\) ?
- \(\frac{9}{4}\)
- \(\frac{27}{16}\)
- \(\frac{3}{4}\)
- \(\frac{45}{16}\)
Réponse B.
On calcule d’abord \(E(X)=-\frac{1}{4}+0+1=\frac{3}{4}\), puis \(E(X^2)=\frac{1}{4}+0+2=\frac{9}{4}\). La formule de König-Huygens donne alors \(V(X)=\frac{9}{4}-\frac{9}{16}=\frac{27}{16}\). Le piège \(\frac{9}{4}\) oublie de retrancher \(E(X)^2\). Ensuite, \(\frac{3}{4}\) est l’espérance. Enfin, \(\frac{45}{16}\) ajoute ce carré au lieu de le soustraire.
Question 11
Une urne contient \(3\) boules rouges et \(7\) noires. Laquelle de ces variables suit une loi binomiale ?
- Le nombre de rouges obtenues en \(4\) tirages sans remise
- Le rang du premier tirage rouge, avec remise
- Le nombre de tirages sans remise pour vider l’urne
- Le nombre de rouges obtenues en \(4\) tirages avec remise
Réponse D.
Une loi binomiale compte les succès dans une répétition d’épreuves de Bernoulli indépendantes et de même paramètre. Avec remise, chaque tirage donne rouge avec probabilité \(0{,}3\), donc \(X\) suit la loi \(\mathcal{B}(4;0{,}3)\). Sans remise, au contraire, les tirages ne sont plus indépendants. Par ailleurs, le rang du premier succès n’est pas borné. Enfin, vider l’urne demande toujours \(10\) tirages.
Question 12
Une variable \(X\) suit une loi binomiale \(\mathcal{B}(n,p)\), avec \(E(X)=6\) et \(V(X)=4{,}2\). Que valent \(n\) et \(p\) ?
- \(n=20\) et \(p=0{,}7\)
- \(n=10\) et \(p=0{,}6\)
- \(n=30\) et \(p=0{,}2\)
- \(n=20\) et \(p=0{,}3\)
Réponse D.
On a \(E(X)=np\) et \(V(X)=np(1-p)\). Le quotient donne donc \(1-p=\frac{4{,}2}{6}=0{,}7\), d’où \(p=0{,}3\) et \(n=\frac{6}{0{,}3}=20\). Le piège \(p=0{,}7\) confond \(p\) avec \(1-p\). Ensuite, \(n=10\) et \(p=0{,}6\) respectent l’espérance mais donnent une variance de \(2{,}4\). De même, \(n=30\) et \(p=0{,}2\) mènent à \(4{,}8\).
Pour aller plus loin
- Revoir la leçon : cours de L1 de maths sur combinatoire et probabilités
- S’exercer : exercices corrigés sur combinatoire et probabilités
- QCM précédent : QCM : Droites, plans et produit vectoriel en L1 de maths
- Tous les chapitres : le sommaire de la L1 de maths


























