PowerPoint PresentationTDs: Echantillonnage et estimation Professeur: Sara GOTTI
s.gotti@uca.ma
Filière Economie et Gestion (Semestre 3)
Faculté des sciences juridiques économiques et sociales kelaa des Sraghna
2021-2022Lois de probabilitéExercice 1
Soit X une variable normale centrée et réduite.
1. À partir de la table de la loi normale centrée et réduite, trouver 𝑃(𝑋 ≤ 1,74) et 𝑃(𝑋 ≤ 0,96).
2. En déduire 𝑃(𝑋 ≥ −1,74), 𝑃(𝑋 < …afficher plus de contenu…

En déduire la moyenne observée (de l’échantillon) et l'écart type observé. Exercice 6: solution
390 𝑔 ≤ 𝛍 ≤ 520 𝑔. En déduire la moyenne observée (de l’échantillon) et l'écart type observé. 𝐼0,95 = ത𝑋 − 𝑡0,95
𝜎
𝑛
; ത𝑋 + 𝑡0,95
𝜎
𝑛
Alors:
ത𝑋 − 𝑡0,95
𝜎
𝑛
= 390
ത𝑋 + 𝑡0,95
𝜎
𝑛
= 520
On calcule 1+2 , on obtient: 2 ത𝑋 = 390 + 520 ⇒ 2 ത𝑋 = 910 ⇒ ത𝑋 = 455
On remplace ത𝑋 par sa valeur dans sachant que 𝑛 = 12 et 𝑡0,95 = 1,96 , on obtient:
455 − 1,96
𝜎
12
= 390
⇒ 1,96
𝜎
12
= 455 − 390
⇒ 1,96
𝜎
12
= 65
⇒ 𝜎 =
65 × 12
1,96
= 114,88
2 …afficher plus de contenu…

La machine a été réglée pour obtenir des épaisseurs de 5mm.
Un contrôle portant sur un échantillon de 100 rondelles a donné 5,07mm comme moyenne des épaisseurs de ces 100 rondelles. Peut-on affirmer que la machine est bien réglée au seuil de risque de 5% ? Exercice 1: solution n=100>30 alors:
1. Mise en place du test:
Les hypothèses du test : 𝐻0: μ = 𝜇0 = 5
𝐻1: μ ≠ 5
2. Détermination de la zone d’acceptation:
𝐼0,05 = [𝜇0 −