Échantillonnage et fluctuation
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Une pièce est lancée 400 fois et donne 220 piles. Détermine, au seuil de 95 %, si l'on peut rejeter l'hypothèse qu'elle est équilibrée.
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Sous l'hypothèse , l'intervalle de fluctuation vaut .
La proportion observée vaut .
Elle est à la limite de l'intervalle, donc on ne rejette pas l'hypothèse : le résultat est inhabituel mais compatible avec une pièce équilibrée. - 2
La même pièce est lancée 10 000 fois et donne 5 500 piles. Reprends la décision et explique la différence.
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L'intervalle devient .
La proportion observée vaut toujours , mais elle est maintenant très en dehors.
On rejette donc l'hypothèse d'équilibre. La même proportion observée devient décisive quand l'échantillon grandit : c'est la taille qui donne le pouvoir de conclure. - 3
Un laboratoire affirme que son traitement guérit 70 % des patients. Sur 100 patients, 59 guérissent. Détermine si l'affirmation est contredite au seuil de 95 %.
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Dans un échantillon de 900 personnes, 324 approuvent une mesure. Donne un intervalle de confiance au niveau 95 % pour la proportion d'approbation dans la population.
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Explique la différence entre un intervalle de fluctuation et un intervalle de confiance.
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Un candidat obtient 51 % dans un sondage sur 900 personnes. Détermine la taille d'échantillon nécessaire pour que l'intervalle de confiance ne contienne plus 50 %.
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Un échantillon de 50 personnes donne une proportion observée de . Donne l'intervalle de confiance au niveau 95 % et commente sa largeur.
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On veut diviser par 2 la largeur d'un intervalle de confiance. Détermine par combien il faut multiplier la taille de l'échantillon.
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Une entreprise interroge uniquement ses clients satisfaits pour mesurer sa satisfaction. Explique pourquoi l'intervalle de confiance calculé n'a aucune valeur.
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Compare l'écart type du nombre de succès et celui de la proportion observée, pour une loi binomiale de paramètres et .
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