Échantillonnage - 2de

L’intervalle de fluctuation avec la loi binomiale

Exercice 1 : Intervalle de fluctuation - Loi binomiale - taille d'échantillon entre 50 et 100

Calculer l’intervalle de fluctuation à \(95\%\) d’une fréquence correspondant à la réalisation, sur un échantillon aléatoire de taille \(n = 75\), d’une variable aléatoire \(X\) suivant une loi binomiale de paramètre \(p = 0,3\).
On arrondira les bornes à \(10^{-3}\) près. Par exemple, \([0,2627 ; 0,6648]\) deviendra \([0,263 ; 0,665]\).

Exercice 2 : Échantillonnage et intervalle de fluctuation

On étudie la fréquence d’un événement grâce au graphique ci-dessous représentant \( 100 \) échantillons.


Déduire de ce graphique une valeur approchée de la taille \( N \) des échantillons puis choisir la valeur exacte la plus proche parmis les choix suivant.

Exercice 3 : Intervalle de fluctuation - Loi binomiale

Calculer l’intervalle de fluctuation à \(95\%\) d’une fréquence correspondant à la réalisation, sur un échantillon aléatoire de taille \(n = 6\), d’une variable aléatoire \(X\) suivant une loi binomiale de paramètre \(p = 0,9\).
On arrondira les bornes à \(10^{-3}\) près. Par exemple, \([0,2627 ; 0,6648]\) deviendra \([0,263 ; 0,665]\).

Exercice 4 : Intervalle de fluctuation - Loi binomiale - taille d'échantillon entre 50 et 100

Calculer l’intervalle de fluctuation à \(95\%\) d’une fréquence correspondant à la réalisation, sur un échantillon aléatoire de taille \(n = 87\), d’une variable aléatoire \(X\) suivant une loi binomiale de paramètre \(p = 0,3\).
On arrondira les bornes à \(10^{-3}\) près. Par exemple, \([0,2627 ; 0,6648]\) deviendra \([0,263 ; 0,665]\).

Exercice 5 : Échantillonnage et intervalle de fluctuation

On étudie la fréquence d’un événement grâce au graphique ci-dessous représentant \( 100 \) échantillons.


Déduire de ce graphique une valeur approchée de la taille \( N \) des échantillons puis choisir la valeur exacte la plus proche parmis les choix suivant.
False