CORRIGE DES EXERCICES : Distributions déchantillonnage
PLPSTA02. Bases de la statistique inférentielle. CORRIGE DES EXERCICES : Distributions d'échantillonnage - Intervalles de variation. Exercice 1.
TD1: Population et échantillon Eléments de corrigé
Eléments de corrigé. Exercice 1 corrigé ?? de la population. ... l'espérance et la variance de la distribution d'échantillonnage.
Feuille dexercices : Distribution déchantillonnage et estimation.
calculer la probabilité pour que la proportion p d'un échantillon pris au hasard avec un tirage avec remise vérifie : 1. 2. Exercice 3 : L'âge des habitants d
9. Distributions déchantillonnage
avec l'échantillon. Par exemple on estime la moyenne de la population avec la moyenne échantillonnale. MTH2302D: distributions d'échantillonnage.
Inférence Statistique: Résumés et exercices
???/???/???? d'eux vous trouverez un corrigé vous permettant de vous évaluer et de ... Pour les variables numériques
LES TESTS DHYPOTHÈSE
La distribution d'échantillonnage de cette statistique sera déterminée en supposant que l'hypothèse H0 est vraie. Exemple de formulation d'un test :.
Exercices Corrigés Statistique et Probabilités
d. Tracer le diagramme en bâtons et la boite à moustaches de cette distribution. Correction de l'exercice 2 a. Tableau statistique. X ni fi. Fi xi*fi xi.
MANUEL DEXERCICES
Exercice 6. Taille d'échantillon pour une proportion. (d'après P.Ardilly et Y.Tillé Exercices corrigés de méthode de sondage
S3 – STATISTIQUES INFERENTIELLES – TD et Exercices
S3 – STATISTIQUES INFERENTIELLES – CORRIGES des EXERCICES. III. ECHANTILLONNAGE. TD8 : Distributions d'échantillonnages. 1. Dans une population normale de
2-3-Corrigés échantillonnage
CORRIGÉS. Exercice 2. A - Tirages sans remise. ? 1°) - Il y a A25 ? La probabilité d'avoir exactement k billes blanches dans l'échantillon est :.
BTS Mme LE DUFF
- 1 -Exercice 1 :
Avec les paramètres de la population : Calculer la probabilité pour que la moyenne m d"un échantillon de taille 35 pris au hasard avec un tirage non exhaustif vérifie : 1. 2. 3. 4.Exercice 2 :
· Avec les paramètres de la population (dont le caractère étudié suit une loi normale) :
, calculer la probabilité pour que la proportion p d"un échantillon pris au hasard avec un tirage avec remise vérifie : 1. 2.· Avec les paramètres de la population (dont le caractère étudié suit une loi normale) :
, calculer la probabilité pour que la proportion p d"un échantillon pris au hasard avec un tirage avec remise vérifie : 1. 2.Exercice 3 :
L"âge des habitants d"une ville veut être étudié d"après une enquête dont les résultats suivent :
Âge (en années)
Effectifs 50 60 35 30 25
Déterminer le maximum de l"âge moyen des habitants de cette ville au risque de 5%. Feuille d'exercices : Distribution d'échantillonnage et estimation.BTS Mme LE DUFF
- 2 -Exercice 4 :
Parmi les 30 élèves d"une classe d"un lycée, 27 réussissent l"examen blanc. En choisissant ce
résultat comme représentatif de la réussite à l"examen terminal, déterminer le nombre minimal d"élèves
qui réussiront l"examen parmi les 140 qui le passent, au risque 1 %.Exercice 5 :
Dans un lot de pots, dont 10 % a un défaut, on teste 300 pots, par un choix successif avec remise,
pour découvrir ce défaut. Déterminer la valeur du pourcentage de ce test, au risque de 1 %.BTS Mme LE DUFF
- 3 -Correction
Exercice 1 :
(Echantillon - moyenne). Soit M la variable aléatoire représentant la moyenne sur un échantillon de taille 35. La loi suivie par M est une loi normale de paramètres E(M)=30 et 1. 2. 3.8609.0)3228(=< 4. 0015.04985.05.0)3430(5.0)34(=-=<<-=>MpMp
Exercice 2 :
(Estimation proportion) · On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion sur un échantillon de taille 25.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.2 et 1. 2. 1456.0)22.019.0(=< · On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion sur un échantillon de taille 25.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.4 et 1. 2. 2619.0)45.0(1)45.0(=<-=>PpPp
Exercice 3 :
(Estimation moyenne - intervalle de confiance) On calcule la moyenne et l"eccart type : 42 et 26.83. Paramètres de la population : 42 et
BTS Mme LE DUFF
- 4 - On appelle M la variable aléatoire représentant la moyenne sur un échantillon de taille 200. La loi suivie
par M est donc une loi normale E(M)=42 et 975.02
aPpaMpaMpaMpaMap On en déduit que
74.4542=+adonc74.3=aet[]74.45;26.38=I
A 95% de fiabilité l"âge moyen dans la population sera entre 38.26 ans et 45.74 ans. Exercice 4 :
(Estimation proportion int de confiance) On appelle P la variable aléatoire représentant te taux d"élèves reçus observés sur un échantillon de taille
30. La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.9 et
995.02
aPpaPpaPpaPpaPap On en déduit que
A 99% de fiabilité le taux de reçus dans la population sera entre 75.65% et 100%. Soit entre 106 et 140
reçus. Exercice 5 : (Echantillon - proportion)
On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion de pots présentant un défaut sur un
échantillon de taille 300.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.1 et BTS Mme LE DUFF
- 5 - 995.02
aPpaPpaPpaPpaPap On en déduit que
1446.01.0=+adonc0446.0=aet[]1446.0;0554.0=I. A ce test la proportion de pots
avec un défaut au risque 1% devra se situer entre 5.54% et 14.46%.quotesdbs_dbs23.pdfusesText_29
0015.04985.05.0)3430(5.0)34(=-=<<-=>MpMp
Exercice 2 :
(Estimation proportion)· On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion sur un échantillon de taille 25.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.2 et 1. 2.1456.0)22.019.0(=< · On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion sur un échantillon de taille 25.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.4 et 1. 2. 2619.0)45.0(1)45.0(=<-=>PpPp
Exercice 3 :
(Estimation moyenne - intervalle de confiance) On calcule la moyenne et l"eccart type : 42 et 26.83. Paramètres de la population : 42 et
BTS Mme LE DUFF
- 4 - On appelle M la variable aléatoire représentant la moyenne sur un échantillon de taille 200. La loi suivie
par M est donc une loi normale E(M)=42 et 975.02
aPpaMpaMpaMpaMap On en déduit que
74.4542=+adonc74.3=aet[]74.45;26.38=I
A 95% de fiabilité l"âge moyen dans la population sera entre 38.26 ans et 45.74 ans. Exercice 4 :
(Estimation proportion int de confiance) On appelle P la variable aléatoire représentant te taux d"élèves reçus observés sur un échantillon de taille
30. La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.9 et
995.02
aPpaPpaPpaPpaPap On en déduit que
A 99% de fiabilité le taux de reçus dans la population sera entre 75.65% et 100%. Soit entre 106 et 140
reçus. Exercice 5 : (Echantillon - proportion)
On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion de pots présentant un défaut sur un
échantillon de taille 300.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.1 et BTS Mme LE DUFF
- 5 - 995.02
aPpaPpaPpaPpaPap On en déduit que
1446.01.0=+adonc0446.0=aet[]1446.0;0554.0=I. A ce test la proportion de pots
avec un défaut au risque 1% devra se situer entre 5.54% et 14.46%.quotesdbs_dbs23.pdfusesText_29
· On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion sur un échantillon de taille 25.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.4 et 1. 2.2619.0)45.0(1)45.0(=<-=>PpPp
Exercice 3 :
(Estimation moyenne - intervalle de confiance) On calcule la moyenne et l"eccart type : 42 et 26.83.Paramètres de la population : 42 et
BTS Mme LE DUFF
- 4 - On appelle M la variable aléatoire représentant la moyenne sur un échantillon de taille 200. La loi suivie
par M est donc une loi normale E(M)=42 et975.02
aPpaMpaMpaMpaMapOn en déduit que
74.4542=+adonc74.3=aet[]74.45;26.38=I
A 95% de fiabilité l"âge moyen dans la population sera entre 38.26 ans et 45.74 ans.Exercice 4 :
(Estimation proportion int de confiance)On appelle P la variable aléatoire représentant te taux d"élèves reçus observés sur un échantillon de taille
30. La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.9 et
995.02
aPpaPpaPpaPpaPapOn en déduit que
A 99% de fiabilité le taux de reçus dans la population sera entre 75.65% et 100%. Soit entre 106 et 140
reçus.Exercice 5 : (Echantillon - proportion)
On appelle P la variable aléatoire représentant la proportion de pots présentant un défaut sur un
échantillon de taille 300.
La loi suivie par P est donc une loi normale E(P)=0.1 etBTS Mme LE DUFF
- 5 -995.02
aPpaPpaPpaPpaPapOn en déduit que
1446.01.0=+adonc0446.0=aet[]1446.0;0554.0=I. A ce test la proportion de pots
avec un défaut au risque 1% devra se situer entre 5.54% et 14.46%.quotesdbs_dbs23.pdfusesText_29[PDF] COURS ECHANTILLONNAGE ET ESTIMATIONSpdf - fsjesr
[PDF] Échantillonnage : couleur des yeux au Canada - mediaeduscol
[PDF] Seconde Générale - cours et exercices corrigés d échantillonnage
[PDF] livret candidat - Académie de Toulouse
[PDF] L 'échauffement en athlétisme - Académie de Grenoble
[PDF] échauffement et étirements au travail - ISO-SANTÉ
[PDF] Etirements en course ? pied en échauffement ou en récupération
[PDF] Projet pédagogique cadre « Boxe éducative - Circonscription de
[PDF] Enseigner la course longue ? l 'école primaire - Académie de
[PDF] SITUATION D 'ECHAUFFEMENT
[PDF] Consignes pour un échauffement en anglais : Pour échauffer les
[PDF] adapter une fiche d 'echauffement a des eleves dyslexiques
[PDF] Des situations de retour au calme
[PDF] échauffement et étirements au travail - ISO-SANTÉ
