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La variable aléatoire X X suit donc une loi binomiale de paramètres n = 2 2 0 n=220 et p = 0, 0 5 p=0, 05. L'espérance mathématique de X X est: μ = n p = 2 2 0 × 0, 0 5 = 1 1 \mu =np=220\times 0, 05=11 Son écart-type est: σ = n p ( 1 − p) = 1 0, 4 5 ≈ 3, 2 3 \sigma =\sqrt{np\left(1 - p\right)}=\sqrt{10, 45}\approx 3, 23 à 1 0 − 2 10^{ - 2} près La probabilité cherchée est p ( 7 ⩽ X ⩽ 1 5) p\left(7\leqslant X\leqslant 15\right).

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Autres exercices de ce sujet:

Pourquoi est-on sûr que cet algorithme s'arrête? Cette entreprise emploie 220 salariés. Pour la suite on admet que la probabilité pour qu'un salarié soit malade une semaine donnée durant cette période d'épidémie est égale à p = 0, 0 5 p=0, 05. On suppose que l'état de santé d'un salarié ne dépend pas de l'état de santé de ses collègues. Probabilité type bac terminale s variable. On désigne par X X la variable aléatoire qui donne le nombre de salariés malades une semaine donnée. Justifier que la variable aléatoire X X suit une loi binomiale dont on donnera les paramètres. Calculer l'espérance mathématique μ \mu et l'écart type σ \sigma de la variable aléatoire X X. On admet que l'on peut approcher la loi de la variable aléatoire X − μ σ \frac{X - \mu}{\sigma} par la loi normale centrée réduite c'est-à-dire de paramètres 0 0 et 1 1. On note Z Z une variable aléatoire suivant la loi normale centrée réduite.